Різниця між глибоким навчанням та нейронною мережею

У міру просування цифрової ери швидко стає очевидним, що тодішні технології майбутнього, такі як Штучний інтелект (AI) та машинне навчання, докорінно змінили спосіб нашого життя. Вони вже не технології майбутнього майбутнього; насправді ми зараз переживаємо та спостерігаємо AI щодня, від розумних цифрових помічників до рекомендацій розумних пошукових систем. Найвідоміша функція ШІ - це, мабуть, глибоке навчання. Хоча цей термін вперше був пов'язаний з нейронними мережами в 2000 році Ігорем Айзенбергом, він став популярним лише за останні кілька років. Глибоке навчання - одна з найпопулярніших тем у наші дні, коли корпорації та стартапи кидаються на шматок пирога. Глибоке навчання - це паливо для цієї цифрової епохи, але без нейронних мереж немає глибокого навчання. Отже, для уточнення, ми обговоримо їх детально та вивчимо їх відмінності.

Глибоке навчання

З відновленням нейронних мереж у 2000-х роках глибоке навчання перетворилося на активну область досліджень, що відкриває шлях сучасного машинного навчання. До цього цей алгоритм називався штучною нейронною мережею (ANN). Однак глибоке навчання є набагато ширшим поняттям, ніж штучні нейронні мережі та включає декілька різних областей підключених машин. Глибоке навчання - це підхід до ШІ та методика, яка дозволяє комп'ютерним системам удосконалюватися за допомогою досвіду та даних. Це особливий вид машинного методу навчання, який базується на штучних нейронних мережах, що дозволяє комп’ютерам робити те, що природно для людини. В її основі лежить ідея навчання на прикладі. Навчання може бути під наглядом та без нагляду. Ідея полягає у створенні моделей, що нагадують структури, що використовуються людським мозком. Ці алгоритми перевершують інші види алгоритмів машинного навчання.

Нейронна мережа

Нейронні мережі, які також називаються штучними нейронними мережами (ANN), є основою технології глибокого навчання, заснованої на уявленні про функціонування нервової системи. Все, що люди роблять, кожна їхня пам'ять і кожна дія, яку вони здійснюють, контролюється нервовою системою, а в основі нервової системи - нейрони. По своїй суті, нейрон оптимізований для отримання інформації від інших нейронів, обробки цієї інформації та надсилання результатів в інші клітини, як і аналог комп'ютера, персептрон. Перцептрон приймає введення, підсумовує їх і передає їх через функцію активації, яка визначає, чи надсилати вихід і на якому рівні. Перцептрони надихаються нейронами в мозку людини і організовані в шари, складені з взаємопов'язаних вузлів.

Різниця між глибоким навчанням та нейронною мережею

Концепція

- Нейронна мережа, яку ще називають штучною нейронною мережею, - це модель обробки інформації, яка стимулює механізм вивчення біологічних організмів. Це надихається ідеєю того, як функціонує нервова система. Нервова система містить клітини, які називають нейронами. Так само нейронні мережі складаються з вузлів, що імітують біологічну функцію нейронів. Поглиблене навчання, з іншого боку, є набагато ширшим поняттям, ніж штучні нейронні мережі та включає декілька різних областей підключених машин. Глибоке навчання - це підхід до ШІ та методика, яка дозволяє комп'ютерним системам удосконалюватися за допомогою досвіду та даних.

Архітектура

- Нейронні мережі - це прості архітектурні моделі, засновані на тому, як працює нервова система і поділяються на одношарові та багатошарові нейронні мережі. Проста інстанція нейронної мережі також називається перцептрон. У одношаровій мережі набір входів відображається безпосередньо на виході за допомогою узагальненої зміни лінійної функції. У багатошарових мережах, як випливає з назви, нейрони розташовані по шарах, в яких шар вхідного шару між вхідним шаром і вихідним шаром прошивається нейтронами, що називається прихованим шаром. З іншого боку, архітектура глибокого навчання базується на штучних нейронних мережах.

Програми

- Нейронні мережі дозволяють моделювати нелінійні процеси, тому вони створюють чудові інструменти для вирішення декількох різних проблем, таких як класифікація, розпізнавання шаблонів, кластеризація, прогнозування та аналіз, контроль та оптимізація, машинний переклад, прийняття рішень, машинне навчання, глибоке навчання та багато іншого . Моделі глибокого навчання можуть бути застосовані до різних областей, включаючи розпізнавання мови, природну обробку мови, самостійне керування транспортними засобами, автоматизовану діагностику, голосовий помічник, створення звуку, робототехніка, комп’ютерні ігри, розпізнавання зображень, виявлення раку мозку, фільтрація в соціальній мережі, модель визнання, біомедицина тощо.

Глибоке навчання проти нейронної мережі: порівняльна діаграма

Підсумок

У двох словах, глибоке навчання - це як паливо для цієї цифрової епохи, яка стала активною зоною досліджень, що відкриває шлях сучасним машинним навчанням, але без нейронних мереж глибокого навчання немає. Однак глибоке навчання є набагато ширшим поняттям, ніж штучні нейронні мережі та включає декілька різних областей підключених машин. Нейронні мережі є основним фундаментом ШІ, який допомагає реалізувати глибоке навчання. Нейронні мережі, які ще називають штучними нейронними мережами, - це набір алгоритмів, модельованих за мозком людини та нервовою системою. Найпростішою нейронною мережею називають персептрон, який надихається нейронами в мозку людини.