Разлика између неуронске мреже и дубоког учења

Тхе кључна разлика између неуронске мреже и дубоког учења је то неуронска мрежа делује слично као неурони у људском мозгу ради бржег обављања различитих рачунарских задатака, док је дубоко учење посебна врста машинског учења која имитира приступ учења који људи користе да би стекли знање.

Неуронска мрежа помаже у изградњи предиктивних модела за решавање сложених проблема. Са друге стране, дубоко учење је део машинског учења. Помаже у развоју препознавања говора, препознавања слике, обраде природног језика, система препорука, биоинформатике и многих других. Неуронска мрежа је метода којом се примењује дубоко учење.

САДРЖАЈ

1. Преглед и кључне разлике
2. Шта је неуронска мрежа
3. Шта је дубоко учење
4. Упоредна упоредба - Неуронска мрежа вс Дубоко учење у табеларном облику
5. Резиме

Шта је неуронска мрежа?

Биолошки неурони су инспирација за неуронске мреже. У људском мозгу се налазе милиони неурона и процес информација од једног неурона до другог. Неуронске мреже користе овај сценарио. Они стварају рачунарски модел сличан мозгу. Може да извршава сложене рачунске задатке брже од уобичајеног система.

Слика 01: Дијаграм блокаде неуронске мреже

У неуронској мрежи чворови се међусобно повезују. Свака веза има тежину. Када су улази у чворове к1, к2, к3, ... а одговарајуће тежине су в1, в2, в3, ... тада је нето улаз (и),

 и = к1в1 + к2в2 + к3в3 +… .

Након примене нето улаза у функцију активирања, он даје излаз. Функција активирања може бити линеарна или сигмоидна функција.

И = Ф (и)

Ако се овај излаз разликује од жељеног излаза, тежина се поново подешава и тај процес непрекидно траје до добијања жељеног излаза. Ова тежина ажурирања се дешава у складу са алгоритмом повратног ширења.

Постоје две топологије неуронске мреже које се зову феедфорвард и феедбацк. Мреже за напајање немају повратну везу. Другим речима, сигнали теку само од улаза до излаза. Феедфорвард мреже се даље деле на једнослојне и вишеслојне неуронске мреже.

Типови мрежа

У једнослојним мрежама улазни слој повезује се с излазним слојем. Вишеслојна неуронска мрежа има више слојева између улазног и излазног слоја. Ти слојеви се називају скривеним слојевима. Друга врста мреже која је мрежа за повратне информације има стазе за повратне информације. Штавише, постоји могућност да се информације проследе обема странама.

Слика 02: Вишеслојна неуронска мрежа

Неуронска мрежа учи модификујући тежине везе између чворова. Постоје три типа учења, као што су надгледано учење, неконтролисано учење и учвршћивање. У супервизираном учењу мрежа ће обезбедити излазни вектор према улазном вектору. Овај излазни вектор се упоређује са жељеним излазним вектором. Ако постоји разлика, тежине се мењају. Ови процеси се настављају све док стварни излаз не одговара жељеном излазу.

У учењу без надзора, мрежа идентификује обрасце и карактеристике улазних података и однос према улазним подацима. У овом учењу, улазни вектори сличних типова комбинују се да би створили кластере. Кад мрежа добије нови уносни образац, дат ће излазу специфицирати класу којој тај узорак улаза припада. Учење ојачања прихвата неке повратне информације из околине. Тада мрежа мења тегове. То су методе за тренирање неуронске мреже. Све у свему, неуронске мреже помажу у решавању различитих проблема препознавања образаца.

Шта је дубоко учење?

Пре дубоког учења, важно је разговарати о машинском учењу. То омогућава могућност рачунару да учи без изричито програмираног. Другим речима, помаже се у креирању алгоритама само-учења за анализу података и препознавање образаца за доношење одлука. Али, постоје одређена ограничења и опште машинско учење. Прво, тешко је радити са подацима великих димензија или изузетно великим сетом улаза и излаза. Такође може бити тешко извршити вађење значајки.

Дубоко учење решава ове проблеме. То је посебна врста машинског учења. Помаже у стварању алгоритама за учење који могу функционисати слично људском мозгу. Дубоке неуронске мреже и понављајуће неуронске мреже су неке архитектуре дубоког учења. Дубока неуронска мрежа је неуронска мрежа са више скривених слојева. Понављајуће неуронске мреже користе меморију за обраду низова улаза.

Која је разлика између неуронске мреже и дубоког учења?

Неурална мрежа је систем који делује слично неуронима у људском мозгу да брже извршава различите рачунске задатке. Дубоко учење је посебна врста машинског учења која имитира приступ учењу који људи користе да би стекли знање. Неуронска мрежа је метода постизања дубоког учења. Са друге стране, Дубоко нагињање је посебан облик Машинског нагињања. Ово је главна разлика између неуронске мреже и дубоког учења

Преглед - Неуронска мрежа вс Дубоко учење

Разлика између неуронске мреже и дубоког учења је у томе што неуронска мрежа дјелује слично неуронима у људском мозгу да брже извршавају различите рачунске задатке, док је дубоко учење посебна врста машинског учења која имитира приступ учења који људи користе да би стекли знање.

Референце:

1. „Шта је дубоко учење (дубока неуронска мрежа)? - Дефиниција са ВхатИс.цом. " СеарцхЕнтерприсеАИ. Доступно овде 
2. "Дубоко учење." Википедиа, Фондација Викимедиа, 30. маја 2018. Доступно овде  
3.едурекаИН. Шта је дубоко учење | Поједностављено дубоко учење | Водич за дубоко учење | Едурека, Едурека !, 10. маја 2017. Доступно овде   
4.Туториалс Поинт. „Блокови вештачке неуронске мреже“. Туториалс Поинт, 8. јануара 2018. Доступно овде  

Љубазношћу слике:

1. 'Умјетна неуронска мрежа' од Геетика саини - Властити рад, (ЦЦ БИ-СА 4.0) преко Цоммонс Викимедиа  
2.'МултиЛаиерНеуралНетворкБиггер енглисх'Би МултиЛаиерНеуралНетворк_енглисх.пнг: Цхрислбдеривативе ворк: - ХЕЛЛКНОВЗ ▎ТАЛК ▎енВП ТАЛК (ЦЦ ​​БИ-СА 3.0) виа Цоммонс Викимедиа