Razlika med globokim učenjem in nevronsko mrežo

Ko digitalna doba napreduje, hitro postaja očitno, da so takratne tehnologije prihodnosti, kot sta umetna inteligenca (AI) in strojno učenje, korenito spremenile način življenja. Niso več tehnologije prihodnje prihodnosti; pravzaprav smo vsakodnevno deležni in smo priča AI-ju od pametnih digitalnih pomočnikov do priporočil pametnih iskalnikov. Najpomembnejša funkcija AI je verjetno globoko učenje. Medtem ko je izraz prvič nevronske mreže leta 2000 povezal Igor Aizenberg, je v zadnjih nekaj letih postal priljubljen. Globoko učenje je ena najbolj vročih tehnoloških tem v teh dneh, ko korporacije in start-upi hitijo po kos pite. Globoko učenje je kot gorivo za to digitalno dobo, vendar brez nevronskih mrež ni globokega učenja. Da bi pojasnili, se bomo o njih podrobno pogovorili in preučili njihove razlike.

Globoko učenje

S ponovno oživitvijo nevronskih mrež v 2000-ih letih je postalo globoko učenje aktivno področje raziskav, kar utira pot sodobnemu strojnemu učenju. Pred tem se je ta algoritem imenoval umetna nevronska mreža (ANN). Vendar pa je globoko učenje mnogo širši koncept kot umetne nevronske mreže in vključuje več različnih področij povezanih strojev. Globoko učenje je pristop k AI in tehnika, ki računalniškim sistemom omogoča izboljšanje z izkušnjami in podatki. Gre za posebno vrsto strojnega učenja, ki temelji na umetnih nevronskih omrežjih, ki računalnikom omogoča, da naredijo tisto, kar naravno pride do ljudi. Temelji na ideji učenja iz primera. Učenje je mogoče nadzorovati in nenadzorovati. Ideja je zgraditi modele, ki spominjajo na strukture, ki jih uporabljajo človeški možgani. Ti algoritmi presegajo druge vrste algoritmov strojnega učenja.

Zivcno omrezje

Nevronske mreže, imenovane tudi umetne nevronske mreže (ANN), so temelj tehnologije globokega učenja, ki temelji na ideji o delovanju živčnega sistema. Vse, kar ljudje počnejo, vsak posamezen spomin in vsako dejanje nadzira živčni sistem, v središču živčnega sistema pa so nevroni. V svojem jedru je nevron optimiziran za sprejemanje informacij od drugih nevronov, obdelavo teh informacij in rezultate pošilja drugim celicam, podobno kot računalniški analog, perceptron. Sprejemnik sprejme vhodne podatke, jih povzame in posreduje skozi aktivacijsko funkcijo, ki nato določi, ali naj pošlje izhod in na kateri ravni. Perceptroni se v človeških možganih zgledujejo po nevronih in so organizirani v plasteh, sestavljenih iz medsebojno povezanih vozlišč.

Razlika med globokim učenjem in nevronsko mrežo

Koncept

- Nevronska mreža, imenovana tudi umetna nevronska mreža, je model obdelave informacij, ki spodbuja mehanizem učenja bioloških organizmov. Navdihuje ga ideja, kako deluje živčni sistem. Živčni sistem vsebuje celice, ki jih imenujemo nevroni. Podobno so nevronske mreže sestavljene iz vozlišč, ki posnemajo biološko funkcijo nevronov. Po drugi strani je poglobljeno učenje mnogo širši koncept kot umetne nevronske mreže in vključuje več različnih področij povezanih strojev. Globoko učenje je pristop k AI in tehnika, ki računalniškim sistemom omogoča izboljšanje z izkušnjami in podatki.

Arhitektura

- Nevronske mreže so preprosti arhitekturni modeli, ki temeljijo na delovanju živčnega sistema in so razdeljeni na enoslojne in večplastne nevronske mreže. Enostavna instanca nevronske mreže se imenuje tudi perceptron. V enoplastnem omrežju se niz vhodov preslika neposredno na izhod z uporabo posplošene variacije linearne funkcije. V večplastnih omrežjih, kot že ime pove, so nevroni razporejeni po plasteh, v katerih je med vhodno plastjo in izhodno plastjo vnet sloj nevtronov, ki se imenuje skrita plast. Po drugi strani arhitektura globokega učenja temelji na umetnih nevronskih mrežah.

Prijave

- Nevronske mreže omogočajo modeliranje nelinearnih procesov, zato so odlična orodja za reševanje več različnih problemov, kot so klasifikacija, prepoznavanje vzorcev, grozdenje, napovedovanje in analiza, nadzor in optimizacija, strojni prevod, odločanje, strojno učenje, poglobljeno učenje in še več . Modele poglobljenega učenja je mogoče uporabiti na različnih področjih, vključno s prepoznavanjem govora, obdelavo naravnega jezika, samovožnimi vozili, računalniško podprto diagnozo, glasovnim asistentom, ustvarjanjem zvoka, robotiko, računalniškimi igrami, prepoznavanjem slik, odkrivanjem raka možganov, filtriranjem družbenih omrežij, vzorcem prepoznavanje, biomedicina in še več.

Deep Learning vs. Neural Network: Primerjalna tabela

Povzetek

Na kratko, poglobljeno učenje je kot gorivo za to digitalno dobo, ki je postalo aktivno področje raziskav, kar utira pot sodobnemu strojnemu učenju, a brez nevronskih mrež ni globokega učenja. Vendar pa je globoko učenje mnogo širši koncept kot umetne nevronske mreže in vključuje več različnih področij povezanih strojev. Nevronske mreže so osnovni temelj AI, ki pomaga izvajati poglobljeno učenje. Nevronske mreže, imenovane tudi kot umetne nevronske mreže, so niz algoritmov, ki jih modeliramo po človeških možganih in živčnem sistemu. Najenostavnejša nevronska mreža se imenuje perceptron, ki ga navdihujejo nevroni v človeških možganih.