Różnica między głębokim uczeniem się a siecią neuronową

W miarę postępu ery cyfrowej szybko staje się oczywiste, że ówczesne technologie przyszłości, takie jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe, radykalnie zmieniły sposób, w jaki żyjemy nasze życie. Nie są już technologiami nadchodzącej przyszłości; W rzeczywistości codziennie doświadczamy i jesteśmy świadkami sztucznej inteligencji, od inteligentnych asystentów cyfrowych po zalecenia dotyczące inteligentnych wyszukiwarki. Najważniejszą funkcją AI jest prawdopodobnie głębokie uczenie się. Chociaż termin ten był po raz pierwszy powiązany z sieciami neuronowymi w 2000 roku przez Igor Aizenberga, stał się popularny w ciągu ostatnich kilku lat. Głębokie uczenie się jest obecnie jednym z najgorętszych tematów technologicznych z korporacjami i start-upami spieszącymi się z kawałkiem ciasta. Głębokie uczenie się jest jak paliwo w erze cyfrowej, ale bez sieci neuronowych nie ma głębokiego uczenia się. Aby wyjaśnić, będziemy omawiać te dwa szczegółowe i przestudiujemy ich różnice.

Głęboka nauka

Wraz z ożywieniem sieci neuronowych w 2000 roku, głębokie uczenie się stało się aktywnym obszarem badań, torując drogę do nowoczesnego uczenia się maszynowego. Wcześniej algorytm ten nazywał się sztuczną siecią neuronową (ANN). Jednak głębokie uczenie się jest znacznie szerszą koncepcją niż sztuczne sieci neuronowe i obejmuje kilka różnych obszarów połączonych maszyn. Głębokie uczenie się jest podejściem do sztucznej inteligencji i techniki, która umożliwia ulepszanie systemów komputerowych dzięki doświadczeniu i danych. Jest to szczególna metoda uczenia maszynowego oparta na sztucznych sieciach neuronowych, która pozwala komputerom robić to, co przychodzi naturalnie dla ludzi. Opiera się na idei uczenia się z przykładu. Nauka może być nadzorowana i bez nadzoru. Chodzi o budowanie modeli przypominających struktury wykorzystywane przez ludzkie mózgi. Algorytmy te przewyższają inne rodzaje algorytmów uczenia maszynowego.

Sieć neuronowa

Sieci neuronowe, zwane także sztucznymi sieciami neuronowymi (ANN), są podstawą technologii głębokiego uczenia się w oparciu o to, jak działa układ nerwowy. Wszystko, co robią ludzie, każda pamięć, którą mają i każde podejmowane działanie jest kontrolowane przez układ nerwowy i w sercu układu nerwowego są neurony. U podstaw neuronu jest zoptymalizowana do otrzymywania informacji z innych neuronów, przetwarzania tych informacji i wysyłania wyników do innych komórek, podobnie jak analog komputerowy, perceptron. Perceptron przyjmuje dane wejściowe, podsumowuje je wszystkie i przekazuje funkcję aktywacji, która następnie określa, czy wysłać wyjście i na jakim poziomie. Perceptrony są inspirowane neuronami w ludzkim mózgu i są zorganizowane w warstwach wykonanych z połączonych węzłów.

Różnica między głębokim uczeniem się a siecią neuronową

Pojęcie

- Sieć neuronowa, zwana także sztuczną siecią neuronową, jest modelem przetwarzania informacji, który stymuluje mechanizm uczenia się organizmów biologicznych. Inspiruje się ideą działania układu nerwowego. Układ nerwowy zawiera komórki określane jako neurony. Podobnie sieci neuronowe składają się z węzłów, które naśladują biologiczną funkcję neuronów. Z drugiej strony głębokie uczenie się jest znacznie szerszą koncepcją niż sztuczne sieci neuronowe i obejmuje kilka różnych obszarów połączonych maszyn. Głębokie uczenie się jest podejściem do sztucznej inteligencji i techniki, która umożliwia ulepszanie systemów komputerowych dzięki doświadczeniu i danych.

Architektura

- Sieci neuronowe to proste modele architektoniczne oparte na tym, jak działa układ nerwowy i są podzielone na jednowarstwowe i wielowarstwowe sieci neuronowe. Proste instancje sieci neuronowej jest również określane jako perceptron. W sieci jednowarstwowej zestaw wejść jest odwzorowany bezpośrednio na wyjście za pomocą uogólnionej zmienności funkcji liniowej. W sieciach wielowarstwowych, jak sama nazwa wskazuje, neurony są ułożone w warstwach, w których warstwa neutronów jest kanapowana między warstwą wejściową a warstwą wyjściową, która nazywa się warstwą ukrytą. Z drugiej strony architektura głębokiego uczenia się opiera się na sztucznych sieciach neuronowych.

Aplikacje

- Sieci neuronowe umożliwiają modelowanie procesów nieliniowych, dlatego tworzą świetne narzędzia do rozwiązywania kilku różnych problemów, takich jak klasyfikacja, rozpoznawanie wzorców, klaster, prognozowanie i analiza, kontrola i optymalizacja, tłumaczenie maszynowe, podejmowanie decyzji, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się i więcej. Modele głębokiego uczenia się można zastosować do różnych dziedzin, w tym rozpoznawania mowy, przetwarzanie języka naturalnego, pojazdy samodzielne, diagnoza wspomagana komputerowo, asystent głosowy, tworzenie dźwięku, robotyka, gry komputerowe, rozpoznawanie obrazu, wykrywanie raka mózgu, filtrowanie sieci społecznościowych, wzór rozpoznawanie, biomedycyna i więcej.

Głębokie uczenie się vs. Sieć neuronowa: wykres porównawczy

Streszczenie

Krótko mówiąc, głębokie uczenie się jest jak paliwo w erze cyfrowej, która stała się aktywnym obszarem badań, torując drogę do nowoczesnego uczenia maszynowego, ale bez sieci neuronowych nie ma głębokiego uczenia się. Jednak głębokie uczenie się jest znacznie szerszą koncepcją niż sztuczne sieci neuronowe i obejmuje kilka różnych obszarów połączonych maszyn. Sieci neuronowe są podstawową podstawą sztucznej inteligencji, która pomaga wdrażać głębokie uczenie się. Sieci neuronowe, zwane także sztucznymi sieciami neuronowymi, są zestawem algorytmów modelowanych po ludzkim mózgu i układu nerwowym. Najprostsza sieć neuronowa jest określana jako Perceptron, który jest inspirowany neuronami w ludzkim mózgu.