Különbség a mély tanulás és a neurális hálózat között

A digitális korszak előrehaladtával gyorsan nyilvánvalóvá válik, hogy a jövő akkori technológiái, mint például a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás radikálisan megváltoztatták az életünket. Már nem a jövő jövő technológiái; Valójában most nap mint nap tapasztaljuk és látjuk az AI-t, az intelligens digitális asszisztensektől az intelligens keresőmotorokra vonatkozó ajánlásokig. Az AI legszembetűnőbb funkciója valószínűleg a mély tanulás. Míg Igor Aizenberg ezt a kifejezést az ideghálózatokkal először 2000-ben társította, ez az elmúlt években csak népszerűvé vált. A mély tanulás manapság az egyik legforróbb technológiai téma, ahol a vállalatok és az induló vállalkozások rohannak egy darab pite előállításához. A mély tanulás olyan, mint a digitális korszak üzemanyaga, de idegi hálózatok nélkül nincs mély tanulás. Tehát a tisztázás érdekében a kettőt részletesen megvitatjuk és megvizsgáljuk a különbségeket.

Mély tanulás

A neurális hálózatok 2000-es években történő újraindításával a mély tanulás aktív kutatási területgé vált, előkészítve az utat a modern gépi tanuláshoz. Ezt megelőzően ezt az algoritmust mesterséges idegi hálózatnak (ANN) hívták. A mély tanulás azonban sokkal tágabb fogalom, mint a mesterséges idegi hálózatok, és magában foglalja a csatlakoztatott gépek több különféle területét. A mély tanulás az AI megközelítése és egy olyan technika, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszerek számára, hogy a tapasztalatokkal és az adatokkal javuljanak. Ez egy olyan fajta gépi tanulási módszer, amely a mesterséges ideghálózatokon alapul, és amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy az emberek számára természetes módon jussanak el. Ez a példa alapján történő tanulás gondolatán alapszik. A tanulás felügyelhető és felügyelet nélküli is. Az ötlet az, hogy olyan modelleket építsenek fel, amelyek hasonlítanak az emberi agy által használt szerkezetekre. Ezek az algoritmusok meghaladják a többi gépi tanulási algoritmust.

Neurális hálózat

A neurális hálózatok, amelyeket mesterséges ideghálózatoknak (ANN) is neveznek, a mély tanulási technológia alapja, amely az idegrendszer működésének gondolatán alapul. Mindent, amit az emberek csinálnak, minden memóriáját és minden cselekedetüket az idegrendszer irányítja, és az idegrendszer szívében az idegsejtek vannak. A magjában az idegsejt úgy van optimalizálva, hogy információt kapjon más idegsejtektől, feldolgozza ezt az információt és továbbítsa az eredményeket más sejtekhez, hasonlóan a számítógépes analóghoz, az perceptronhoz. Az perceptron felveszi a bemeneteket, összesíti őket, és átadja azokat egy aktiválási funkción, amely meghatározza, hogy kell-e kimenetet küldeni, és milyen szinten. A perceptroneket az emberi agy idegsejtjei inspirálják, és egymáshoz kapcsolódó csomópontokból álló rétegekben vannak felépítve.

Különbség a mély tanulás és a neurális hálózat között

Koncepció

- A neurális hálózat, amelyet mesterséges neurális hálózatnak is nevezünk, egy információfeldolgozási modell, amely serkenti a biológiai organizmusok tanulásának mechanizmusát. Az ötlet ihlette az idegrendszer működését. Az idegrendszer olyan sejteket tartalmaz, amelyeket neuronoknak nevezünk. Hasonlóképpen, az idegi hálózatok csomópontokból állnak, amelyek utánozzák az idegsejtek biológiai funkcióját. A mély tanulás viszont sokkal tágabb fogalom, mint a mesterséges idegi hálózatok, és magában foglalja a csatlakoztatott gépek több különféle területét. A mély tanulás az AI megközelítése és egy olyan technika, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszerek számára, hogy a tapasztalatokkal és az adatokkal javuljanak.

Építészet

- A neurális hálózatok egyszerű építészeti modellek, amelyek az idegrendszer működésén alapulnak, és egyrétegű és többrétegű neurális hálózatokra oszlanak. Egy idegi hálózat egyszerű megjelenését perceptronnak is nevezzük. Az egyrétegű hálózatban a bemenetek egy sorát közvetlenül egy kimenetre képezik egy lineáris függvény általános variációjának felhasználásával. A többrétegű hálózatokban, amint a neve is sugallja, a neuronok rétegekben vannak elrendezve, amelyekben a bemeneti és a kimeneti réteg között egy neutronréteg van elrendezve, amelyet rejtett rétegnek hívnak. A mély tanulási architektúra viszont a mesterséges idegi hálózatokon alapul.

Alkalmazások

- A neurális hálózatok lehetővé teszik a nemlineáris folyamatok modellezését, így nagyszerű eszközöket képeznek számos különféle probléma megoldására, például osztályozás, mintázatfelismerés, klaszterezés, előrejelzés és elemzés, vezérlés és optimalizálás, gépi fordítás, döntéshozatal, gépi tanulás, mély tanulás és még sok más. . A mély tanulási modellek különféle területeken alkalmazhatók, ideértve a beszédfelismerést, a természetes nyelvfeldolgozást, az önálló járműveket, a számítógépes diagnosztikát, a hangsegédet, a hangkészítést, a robotikát, a számítógépes játékokat, a képfelismerést, az agydaganat felismerését, a szociális hálózatok szűrését, a mintát elismerés, orvosbiológia és így tovább.

Mély tanulás és idegi hálózat: összehasonlító táblázat

összefoglalás

Dióhéjban, a mély tanulás olyan üzemanyagként szolgál a digitális korszak számára, amely aktív kutatási területré vált, előkészítve az utat a modern gépi tanuláshoz, de idegi hálózatok nélkül nincs mély tanulás. A mély tanulás azonban sokkal tágabb fogalom, mint a mesterséges idegi hálózatok, és magában foglalja a csatlakoztatott gépek több különféle területét. A neurális hálózatok képezik az AI alapját, amely elősegíti a mély tanulást. A neurális hálózatok, amelyeket mesterséges ideghálózatoknak is nevezünk, algoritmusok egy csoportja, amelyet az emberi agy és az idegrendszer után modelleztek. A legegyszerűbb ideghálózatot perceptronnak nevezik, amelyet az emberi agy idegsejtjei inspirálnak.