Különbség a neurális hálózat és a mély tanulás között

Az kulcs különbség az ideghálózat és a mély tanulás között az Az idegi hálózat hasonlóan működik, mint az emberi agy idegsejtjei, és gyorsabban hajtják végre a különféle számítási feladatokat, míg a mély tanulás a gépi tanulás egy speciális típusa, amely utánozza azt az tanulási megközelítést, amelyet az emberek az ismeretek megszerzéséhez használnak..

A neurális hálózat elősegíti a prediktív modellek felépítését az összetett problémák megoldására. Másrészt a mély tanulás a gépi tanulás része. Elősegíti a beszédfelismerés, a képfelismerés, a természetes nyelvfeldolgozás, az ajánlási rendszerek, a bioinformatika és még sok más fejlesztését. A neurális hálózat egy módszer a mély tanulás megvalósítására.

TARTALOMJEGYZÉK

1. Áttekintés és a legfontosabb különbség
2. Mi a neurális hálózat?
3. Mi a mély tanulás?
4. Side by side összehasonlítás - neurális hálózat vs mély tanulás táblázatos formában
5. Összefoglalás

Mi a neurális hálózat??

A biológiai neuronok inspirálják az idegi hálókat. Az emberi agyban és az információs folyamatban több idegsejt van az egyik neuronról a másikra. A neurális hálózatok ezt a forgatókönyvet használják. Kialakítanak egy agyhoz hasonló számítógépes modellt. A szokásos rendszernél gyorsabban képes elvégezni a számítási komplex feladatokat.

01. ábra: Neurális hálózati blokkdiagram

Egy neurális hálózatban a csomópontok kapcsolódnak egymáshoz. Minden csatlakozásnak van súlya. Ha a csomópontok bemenetei x1, x2, x3,… és a megfelelő súlyok w1, w2, w3,…, akkor a nettó bemenet (y),

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .

Miután a nettó bemenetet az aktiváló funkcióra alkalmazta, megadja a kimenetet. Az aktiválási funkció lehet lineáris vagy szigmoid funkció.

Y = F (y)

Ha ez a kimenet eltér a kívánt kimenettől, akkor a súlyt újra beállítják, és ez a folyamat folyamatos, amíg a kívánt kimenetet meg nem kapja. Ez a frissítő súly a backpropagation algoritmus szerint történik.

Két ideghálózati topológia létezik, amelyet feedforward és feedback-nek hívnak. Az feedforward hálózatoknak nincs visszajelzési hurok. Más szavakkal, a jelek csak a bemenetről a kimenetre folynak. Az előremenő hálózatok tovább osztódnak egyrétegű és többrétegű neurális hálózatokká.

Hálózati típusok

Egyrétegű hálózatokban a bemeneti réteg csatlakozik a kimeneti réteghez. A többrétegű neurális hálózat több réteggel rendelkezik a bemeneti és a kimeneti réteg között. Ezeket a rétegeket rejtett rétegeknek nevezzük. A másik hálózati típus, amely a visszacsatoló hálózatok, visszacsatolási útvonalakkal rendelkezik. Ezen felül lehetőség van információ továbbítására mindkét fél számára.

02 ábra: Többrétegű neurális hálózat

Egy neurális hálózat megtanulja a csomópontok közötti kapcsolat súlyának módosításával. Háromféle tanulási típus létezik: felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás és megerősítő tanulás. A felügyelt tanulás során a hálózat a bemeneti vektornak megfelelő kimeneti vektort biztosít. Ezt a kimeneti vektort összehasonlítjuk a kívánt kimeneti vektorral. Ha van különbség, a súlyok módosulnak. Ez a folyamat addig folytatódik, amíg a tényleges kimenet nem egyezik a kívánt kimenettel.

Felügyelet nélküli tanulás során a hálózat önmagában azonosítja a bemeneti adatok mintázatait és jellemzőit, valamint a bemeneti adatok kapcsolatát. Ebben a tanulásban a hasonló típusú bemeneti vektorok klaszterek létrehozásához társulnak. Amikor a hálózat új bemeneti mintát kap, akkor megadja a kimenetet, meghatározva azt az osztályt, amelyhez a bemeneti minta tartozik. A megerősítő tanulás a környezettel kapcsolatos visszajelzéseket fogad el. Ezután a hálózat megváltoztatja a súlyokat. Ezek a módszerek egy idegi hálózat kiképzésére. Összességében a neurális hálózatok segítenek a különféle mintafelismerési problémák megoldásában.

Mi az a mély tanulás??

A mély tanulás előtt fontos megvitatni a gépi tanulást. Ez lehetővé teszi a számítógép számára, hogy kifejezetten programozott nélkül tanuljon. Más szavakkal: segít önálló tanulási algoritmusok létrehozásában az adatok elemzéséhez és a minták felismeréséhez a döntések meghozatalához. Van azonban néhány korlátozás az általános gépi tanulásra. Először is, nehéz dolgozni nagy dimenziós adatokkal vagy rendkívül nagy bemeneti és kimeneti készlettel. A funkciók kibontását is nehéz lehet elvégezni.

A mély tanulás megoldja ezeket a kérdéseket. Ez egy speciális gépi tanulás. Segít olyan tanulási algoritmusok felépítésében, amelyek az emberi agyhoz hasonlóan működhetnek. A mély idegi hálózatok és a visszatérő ideghálózatok néhány mély tanulási architektúra. A mély idegi hálózat egy több rejtett réteggel rendelkező neurális hálózat. Az ismétlődő neurális hálózatok a memóriát használják a bemenetek sorozatának feldolgozására.

Mi a különbség a neurális hálózat és a mély tanulás között??

A neurális hálózat egy olyan rendszer, amely hasonlóan működik az emberi agy idegsejtjeiben, hogy gyorsabban elvégezzék a különféle számítási feladatokat. A mély tanulás a gépi tanulás egy speciális típusa, amely utánozza azt az tanulási megközelítést, amelyet az emberek az ismeretek megszerzéséhez használnak. A neurális hálózat a mély tanulás elérésének egyik módszere. Másrészt a Deep Leaning a Machine Leaning különleges formája. Ez a fő különbség az idegi hálózat és a mély tanulás között

Összegzés - neurális hálózat vs mély tanulás

A különbség a neurális hálózat és a mély tanulás között az, hogy a neurális hálózat hasonlóan működik, mint az emberi agyban lévő neuronok, hogy gyorsabban elvégezzék a különféle számítási feladatokat, míg a mély tanulás egy olyan gépi tanulás egy speciális típusa, amely utánozza azt az tanulási módszert, amelyet az emberek az ismeretek megszerzése céljából használnak..

Referencia:

1. „Mi a mély tanulás (mély neurális hálózat)? - Meghatározás a WhatIs.com oldalról. ” SearchEnterpriseAI. Itt érhető el 
2. „Mély tanulás”. Wikipedia, Wikimedia Alapítvány, 2018. május 30. Elérhető itt  
3.edurekaIN. Mi az a mély tanulás | Egyszerűsített mély tanulás Mélytanulás bemutatója Edureka, Edureka !, 2017. május 10. Elérhető itt   
4.Tutorials Point. „Mesterséges neurális hálózat építőelemei.” Oktató pontok, 2018. január 8. Elérhető itt  

Kép jóvoltából:

1. 'Műszaki neurális hálózat' Geyika saini - Saját munka, (CC BY-SA 4.0) a Commons Wikimedia segítségével  
2.'MultiLayerNeuralNetworkBigger english'By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative work: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) a Commons Wikimedia segítségével