Rozdiel medzi hlbokým učením a neurónovou sieťou

S postupujúcou digitálnou érou sa rýchlo ukazuje, že vtedajšie technológie budúcnosti, ako je umelá inteligencia (AI) a strojové učenie, radikálne zmenili spôsob, akým žijeme svoje životy. Už to nie sú technológie budúcej budúcnosti; v skutočnosti teraz zažívame a vidíme AI každý deň, od inteligentných digitálnych asistentov až po odporúčania inteligentných vyhľadávacích nástrojov. Najvýznamnejšou funkciou AI je pravdepodobne hlboké učenie. Aj keď bol tento pojem prvýkrát spájaný s neurálnymi sieťami v roku 2000 Igorom Aizenbergom, stal sa populárnym iba v posledných rokoch. Hlboké vzdelávanie je v súčasnosti jednou z najhorúcejších techník v podnikoch, pričom korporácie a začínajúce podniky sa ponáhľajú mať kus koláča. Hlboké vzdelávanie je ako palivo pre túto digitálnu éru, ale bez neurónových sietí neexistuje hlboké učenie. Aby sme to objasnili, budeme o nich podrobne diskutovať a študovať ich rozdiely.

Hlboké učenie

Vďaka obnove neurónových sietí v roku 2000 sa hlboké vzdelávanie stalo aktívnou oblasťou výskumu a pripravilo pôdu pre moderné strojové učenie. Predtým sa tento algoritmus nazýval umelá neurónová sieť (ANN). Hĺbkové vzdelávanie je však omnoho širší pojem ako umelé neurónové siete a zahŕňa niekoľko rôznych oblastí prepojených strojov. Hlboké vzdelávanie je prístupom k AI a technikou, ktorá umožňuje počítačovým systémom zlepšovať sa so skúsenosťami a údajmi. Je to zvláštna metóda strojového učenia založená na umelých neurónových sieťach, ktorá umožňuje počítačom robiť to, čo je pre človeka prirodzené. Je založená na myšlienke učiť sa z príkladu. Na učenie sa môže dohliadať a nie je pod dohľadom. Cieľom je vytvoriť modely, ktoré sa podobajú štruktúram využívaným ľudským mozgom. Tieto algoritmy prekonávajú iné druhy algoritmov strojového učenia.

Neurónová sieť

Neurónové siete, tiež nazývané umelé neurónové siete (ANN), sú základom technológie hlbokého učenia sa založenej na myšlienke fungovania nervového systému. Všetko, čo ľudia robia, každá pamäť, ktorú majú, a každá činnosť, ktorú podnikajú, je riadená nervovým systémom a jadrom nervového systému sú neuróny. Vo svojom jadre je neurón optimalizovaný tak, aby prijímal informácie od iných neurónov, spracovával tieto informácie a posielal výsledky do iných buniek podobne ako počítačový analóg, perceptrón. Perceptrón prijíma vstupy, všetky ich sumarizuje a prechádza ich aktivačnou funkciou, ktorá potom určuje, či sa má poslať výstup a na akej úrovni. Perceptróny sú inšpirované neurónmi v ľudskom mozgu a sú usporiadané do vrstiev, ktoré sú tvorené vzájomne prepojenými uzlami.

Rozdiel medzi hlbokým učením a neurónovou sieťou

pojem

- Neurónová sieť, tiež nazývaná umelá neurónová sieť, je model spracovania informácií, ktorý stimuluje mechanizmus učenia sa biologických organizmov. Inšpiruje sa myšlienkou fungovania nervového systému. Nervový systém obsahuje bunky, ktoré sa označujú ako neuróny. Podobne neurónové siete pozostávajú z uzlov, ktoré napodobňujú biologickú funkciu neurónov. Hlboké učenie je na druhej strane oveľa širší pojem ako umelé neurónové siete a zahŕňa niekoľko rôznych oblastí prepojených strojov. Hlboké vzdelávanie je prístupom k AI a technikou, ktorá umožňuje počítačovým systémom zlepšovať sa so skúsenosťami a údajmi.

architektúra

- Neurónové siete sú jednoduché architektonické modely založené na fungovaní nervového systému a sú rozdelené na jednovrstvové a viacvrstvové neurónové siete. Jednoduchá instancia neurónovej siete sa označuje aj ako perceptrón. V jednovrstvovej sieti je sada vstupov mapovaná priamo na výstup pomocou zovšeobecnenej variácie lineárnej funkcie. Vo viacvrstvových sieťach, ako už názov napovedá, sú neuróny usporiadané do vrstiev, v ktorých je vrstva medzi neutrónmi vložená medzi vstupnú vrstvu a výstupnú vrstvu, ktorá sa nazýva skrytá vrstva. Architektúra hlbokého učenia sa na druhej strane je založená na umelých neurónových sieťach.

aplikácia

- Neurónové siete umožňujú modelovanie nelineárnych procesov, takže vytvárajú vynikajúce nástroje na riešenie niekoľkých rôznych problémov, ako sú klasifikácia, rozpoznávanie vzorov, zhlukovanie, predikcia a analýza, riadenie a optimalizácia, strojový preklad, rozhodovanie, strojové učenie, hlboké vzdelávanie a ďalšie. , Modely hlbokého učenia sa môžu použiť v rôznych oblastiach vrátane rozpoznávania reči, spracovania prirodzeného jazyka, vozidiel s vlastným riadením, diagnostiky pomocou počítača, hlasového asistenta, tvorby zvuku, robotiky, počítačových hier, rozpoznávania obrázkov, detekcie rakoviny mozgu, filtrovania sociálnych sietí, vzorcovania uznanie, biomedicína a ďalšie.

Hlboké vzdelávanie verzus neurónová sieť: porovnávacia tabuľka

zhrnutie

Stručne povedané, Deep learning je ako palivo pre túto digitálnu éru, ktorá sa stala aktívnou oblasťou výskumu a pripravuje pôdu pre moderné strojové učenie, ale bez neurónových sietí neexistuje hlboké učenie. Hĺbkové vzdelávanie je však omnoho širší pojem ako umelé neurónové siete a zahŕňa niekoľko rôznych oblastí prepojených strojov. Neurónové siete sú základným základom AI, ktorý pomáha implementovať hlboké vzdelávanie. Neurónové siete, tiež nazývané ako umelé neurónové siete, sú súborom algoritmov modelovaných podľa ľudského mozgu a nervového systému. Najjednoduchšia neurálna sieť sa označuje ako perceptrón, ktorý je inšpirovaný neurónmi v ľudskom mozgu.