Różnica między sieciami neuronowymi a głębokim uczeniem się
Dzięki ogromnemu przejściu na dzisiejszą technologię przekształcenie biznesu wymaga nie tylko Big Data i Hadoop. Dzisiejsze firmy zmierzają w kierunku sztucznej inteligencji i wykorzystują uczenie maszynowe jako nową technikę. Sieci neuronowe lub systemy łączące są systemami inspirowanymi naszą biologiczną siecią neuronową. Tego rodzaju systemy są szkolone w zakresie uczenia się i dostosowywania się do potrzeb. Na przykład, w przypadku rozpoznawania obrazów, po zidentyfikowaniu ich z kotami, mogą z łatwością użyć tego zestawu wyników do oddzielenia zdjęć z kotami od tych bez kotów. Robiąc to, nie mają żadnej wcześniejszej wiedzy na temat cech kota, ale rozwijają własny zestaw unikalnych cech, które są pomocne w ich identyfikacji. Innym terminem ściśle z tym związanym jest głębokie uczenie się, znane również jako uczenie się hierarchiczne. Jest to oparte na uczeniu się reprezentacji danych, które są przeciwne do algorytmów opartych na zadaniach. Można go dalej podzielić na techniki uczenia się nadzorowanego, częściowo nadzorowanego i bez nadzoru. Istnieje kilka architektur związanych z głębokim uczeniem się, takich jak głębokie sieci neuronowe, sieci przekonań i sieci powtarzalne, których zastosowanie polega na przetwarzaniu języka naturalnego, wizji komputerowej, rozpoznawaniu mowy, filtrowaniu sieci społecznościowych, rozpoznawaniu dźwięku, bioinformatyce, tłumaczeniu maszynowym, projektowaniu leków i liście Trwa i trwa. Omówmy szczegółowo sieci neuronowe i głębokie uczenie się w naszym poście.
Bezpośrednie porównanie między sieciami neuronowymi a głębokim uczeniem się (infografiki)
Kluczowe różnice między sieciami neuronowymi a głębokie uczenie się:
Różnice między sieciami neuronowymi a głębokim uczeniem wyjaśniono w punktach przedstawionych poniżej:
- Sieci neuronowe wykorzystują neurony, które są wykorzystywane do przesyłania danych w postaci wartości wejściowych i wyjściowych. Służą do przesyłania danych za pomocą sieci lub połączeń. Z drugiej strony głębokie uczenie się wiąże się z transformacją i ekstrakcją cechy, która próbuje ustalić związek między bodźcami i powiązanymi odpowiedziami neuronowymi obecnymi w mózgu.
- Obszary zastosowania sieci neuronowych obejmują identyfikację systemu, zarządzanie zasobami naturalnymi, kontrolę procesu, kontrolę pojazdu, chemię kwantową, podejmowanie decyzji, grę, identyfikację twarzy, rozpoznawanie wzorców, klasyfikację sygnałów, rozpoznawanie sekwencji, rozpoznawanie obiektów, finanse, diagnozę medyczną, wizualizację, eksploracja danych, tłumaczenie maszynowe, filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail, filtrowanie w sieciach społecznościowych itp., podczas gdy głębokie uczenie obejmuje automatyczne rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie grafiki, przetwarzanie języka naturalnego, odkrywanie leków i toksykologię, zarządzanie relacjami z klientami, silniki rekomendacji, telefony komórkowe reklama, bioinformatyka, przywracanie obrazu itp.
- Krytyka napotkana w sieciach neuronowych obejmuje takie kwestie, jak kwestie szkoleniowe, kwestie teoretyczne, problemy sprzętowe, praktyczne kontrprzykłady krytyki, podejścia hybrydowe, podczas gdy w przypadku głębokiego uczenia się wiąże się z teorią, błędami, zagrożeniem cybernetycznym itp.
Sieci neuronowe a tabela porównawcza głębokiego uczenia
| Podstawa do porównania | Sieci neuronowe | Głęboka nauka |
| Definicja | Klasa algorytmów uczenia maszynowego, w których sztuczny neuron stanowi podstawową jednostkę obliczeniową, a sieci służą do opisu wzajemnych połączeń | Jest to klasa algorytmów uczenia maszynowego, które wykorzystują wiele warstw nieliniowych jednostek przetwarzających do transformacji i ekstrakcji cech. Reprezentuje również koncepcje w wielu hierarchicznych modach, które odpowiadają różnym poziomom abstrakcji. |
| składniki | Neurony: Neuron, który jest oznaczony jako j, otrzymuje dane wejściowe od poprzednich neuronów często w postaci funkcji tożsamości w celu zapewnienia wyjścia. Połączenia i ciężary: połączenie jest istotnym składnikiem między neuronem wyjściowym i a neuronem wejściowym j. Każde połączenie jest następnie identyfikowane przez wagę ij. Funkcja propagacji: Służy do zapewnienia danych wejściowych dla wynikowego wyniku. Reguła uczenia się: służy do modyfikowania parametrów sieci neuronowej w celu uzyskania korzystnego wyniku. | Płyta główna: Chipset płyty głównej jest elementem związanym z głębokim uczeniem się, szczególnie opartym na liniach PCI-e. Procesory : rodzaj procesora graficznego wymaganego do głębokiego uczenia powinien być oparty na typie gniazda, liczbie rdzeni i koszcie procesora. Pamięć RAM, pamięć fizyczna i pamięć: Algorytmy głębokiego uczenia wymagają dużego zużycia procesora, pamięci i obszaru pamięci, dlatego koniecznością jest posiadanie bogatego zestawu tych komponentów. Zasilacz: Wraz ze wzrostem pamięci, procesora i obszaru pamięci ważne staje się także użycie dużego zasilacza wystarczającego do obsługi dużej mocy. |
| Architektura | Feed Forward Neural Networks: Najczęstszy rodzaj architektury zawiera pierwszą warstwę jako warstwę wejściową, podczas gdy ostatnia warstwa jest warstwą wyjściową, a wszystkie warstwy pośrednie są warstwami ukrytymi. Sieci rekurencyjne: Ten rodzaj architektury składa się z ukierunkowanych cykli na wykresie połączeń. Biologicznie realistyczne architektury mogą również zabrać Cię z powrotem od miejsca, w którym zacząłeś. Są one skomplikowane w trenowaniu i niezwykle dynamiczne. Symetrycznie połączone sieci: Symetryczna architektura utrzymująca połączenie, która jest mniej więcej podobna do sieci rekurencyjnych. Mają ograniczony charakter ze względu na wykorzystanie funkcji energii. Symetrycznie połączone sieci z ukrytymi sieciami są znane jako maszyny Boltzmanna, natomiast te bez sieci ukrytej są znane jako sieci Hopfield. | Bezobsługowe sieci wstępnie przeszkolone: W tej architekturze mówimy o braku formalnego szkolenia, ale sieci są wstępnie szkolone przy użyciu wcześniejszych doświadczeń. Obejmuje to autokodery, sieci głębokiej wiary i generatywne sieci przeciwników. Konwolucyjne sieci neuronowe: Ma na celu poznanie funkcji wyższego rzędu za pomocą zwojów, które poprawiają rozpoznawanie obrazu i doświadczenie użytkownika. Dzięki tej architekturze identyfikacja twarzy, znaków drogowych, dziobaków i innych obiektów staje się łatwa. Nawracające sieci neuronowe: Pochodzą z rodziny feedforward, która wierzy w wysyłanie informacji z biegiem czasu. Rekurencyjne sieci neuronowe: Oznacza także wejście o zmiennej długości. Podstawową różnicą między rekurencyjną a rekurencyjną jest to, że ta pierwsza ma zdolność do obsługi struktur hierarchicznych w zbiorze danych szkoleniowych, podczas gdy druga zawiera również informacje o tym, jak ta hierarchiczna struktura jest utrzymywana w zbiorze danych. |
Wniosek - sieci neuronowe a głębokie uczenie się
Sztuczna inteligencja to niezwykle potężna i interesująca dziedzina, która stanie się coraz bardziej wszechobecna i ważna, a na pewno będzie miała ogromny wpływ na całe społeczeństwo. Te dwie techniki są jednymi z bardzo potężnych narzędzi sztucznej inteligencji do rozwiązywania złożonych problemów i będą nadal się rozwijać w przyszłości, abyśmy mogli je wykorzystać.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po sieciach neuronowych a głębokim uczeniu się, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Najlepsza 7 różnica między Data Mining a Analiza danych
- Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna - 7 przydatnych różnic
- Eksploracja danych a wizualizacja danych - który z nich jest lepszy
- Business Intelligence vs BigData - 6 niesamowitych porównań