Разлика између дубоког учења и неуронске мреже
Share
Како дигитално доба напредује, брзо постаје очигледно да су тадашње технологије будућности попут вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења радикално промениле начин на који живимо свој живот. То више нису технологије будуће будућности; у ствари, сада свакодневно доживљавамо и сведочимо АИ, од паметних дигиталних асистената до препорука паметних претраживача. Најистакнутија функција АИ је вероватно дубоко учење. Иако је овај појам први пут повезао неуронске мреже 2000. године Игор Аизенберг, он је постао популаран тек у последњих неколико година. Дубоко учење једна је од најзанимљивијих техничких тема ових дана. Корпорације и старт-упови журе за комадом пита. Дубоко учење је гориво за ову дигиталну еру, али без неуронских мрежа нема дубоког учења. Да појаснимо, детаљно ћемо разговарати о њима и проучити њихове разлике.
Дубоко учење
Са поновним оснаживањем неуронских мрежа 2000-их, дубоко учење постало је активно подручје истраживања и отворило пут модерном машинском учењу. Пре тога, овај алгоритам се звао вештачка неуронска мрежа (АНН). Међутим, дубоко учење је много шири појам од вештачких неуронских мрежа и укључује неколико различитих области повезаних машина. Дубоко учење је приступ АИ и техника која омогућава рачунарским системима да се побољшају искуством и подацима. То је посебна врста методе машинског учења заснована на вештачким неуронским мрежама које омогућавају рачунарима да раде оно што природно долази људима. Заснована је на идеји учења из примера. Учење се може надгледати и без надзора. Идеја је да се направе модели који подсећају на структуре које користи људски мозак. Ови алгоритми надмашују друге врсте алгоритама машинског учења.
Неуронске мреже
Неуронске мреже, које се још називају и вештачке неуронске мреже (АНН), су темељ технологије дубоког учења засноване на идеји како нервни систем функционише. Све што људи раде, свако њихово памћење и свака акција коју предузму контролише нервни систем и срце нервног система су неурони. У својој сржи, неурон је оптимизован да прима информације од других неурона, обрађује их и шаље резултате другим ћелијама слично компјутерском аналогу, рецептрону. Перцептрон узима улазе, сажима их и пролази кроз активацијску функцију, која потом одређује да ли да шаље излаз и на ком нивоу. Перцептрони су инспирисани неуронима у људском мозгу и организовани су у слојеве који су направљени од међусобно повезаних чворова.
Разлика између дубоког учења и неуронске мреже
Концепт
- Неуронска мрежа, која се назива и вештачка неуронска мрежа, модел је обраде информација који стимулише механизам учења биолошких организама. Инспирисана је идејом како функционише нервни систем. Нервни систем садржи ћелије које се називају неуронима. Слично томе, неуронске мреже састоје се од чворова који опонашају биолошку функцију неурона. Дубоко учење је, с друге стране, много шири појам од вештачких неуронских мрежа и укључује неколико различитих области повезаних машина. Дубоко учење је приступ АИ и техника која омогућава рачунарским системима да се побољшају искуством и подацима.
Архитектура
- Неуронске мреже су једноставни архитектонски модели засновани на начину функционисања нервног система и подељени су на једнослојне и вишеслојне неуронске мреже. Једноставна инстанција неуронске мреже назива се и перцептрон. У једнослојној мрежи скуп улаза директно се пресликава на излаз помоћу генерализоване варијације линеарне функције. У вишеслојним мрежама, као што и име каже, неурони су распоређени у слојеве у којима је слој неутрона смештен између улазног и излазног слоја, који се назива скривени слој. С друге стране, архитектура дубоког учења темељи се на вештачким неуронским мрежама.
Апликације
- Неуронске мреже омогућавају моделирање нелинеарних процеса, па чине одличне алате за решавање неколико различитих проблема као што су класификација, препознавање образаца, кластерирање, предвиђање и анализа, контрола и оптимизација, машински превод, доношење одлука, машинско учење, дубинско учење и још много тога . Модели дубоког учења могу се применити на разним областима, укључујући препознавање говора, обраду природног језика, самовозна возила, рачунарску дијагнозу, гласовни асистент, стварање звука, роботику, рачунарске игре, препознавање слике, откривање рака мозга, филтрирање друштвених мрежа, образац препознавање, биомедицина и још много тога.
Дееп Леарнинг вс. Неурал Нетворк: упоредни графикон
Резиме
Укратко, Дубоко учење је као гориво за ову дигиталну еру која је постала активно подручје истраживања и утрла пут модерном машинском учењу, али без неуронских мрежа нема дубоког учења. Међутим, дубоко учење је много шири појам од вештачких неуронских мрежа и укључује неколико различитих области повезаних машина. Неуронске мреже су основни темељ АИ који помаже у имплементацији дубоког учења. Неуронске мреже, које се називају и вештачким неуронским мрежама, скуп су алгоритама по узору на људски мозак и нервни систем. Најједноставнија неуронска мрежа назива се перцептрон, који су инспирисани неуронима у људском мозгу.
