Różnica między głębokim uczeniem się a siecią neuronową

W miarę rozwoju ery cyfrowej szybko staje się jasne, że ówczesne technologie przyszłości, takie jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe, radykalnie zmieniły sposób, w jaki żyjemy. Nie są to już technologie nadchodzącej przyszłości; w rzeczywistości codziennie doświadczamy i obserwujemy sztuczną inteligencję, od inteligentnych asystentów cyfrowych po rekomendacje inteligentnych wyszukiwarek. Najważniejszą funkcją sztucznej inteligencji jest prawdopodobnie głębokie uczenie się. Chociaż termin ten po raz pierwszy został powiązany z sieciami neuronowymi w 2000 roku przez Igora Aizenberga, stał się popularny dopiero w ostatnich latach. Dogłębne uczenie się jest obecnie jednym z najgorętszych tematów technologicznych. Korporacje i start-upy starają się zdobyć kawałek ciasta. Głębokie uczenie się jest jak paliwo dla ery cyfrowej, ale bez sieci neuronowych nie ma głębokiego uczenia się. Tak więc, aby wyjaśnić, będziemy szczegółowo omawiać te dwa i badać ich różnice.

Głęboka nauka

Wraz z ponownym ożywieniem sieci neuronowych w 2000 roku głębokie uczenie się stało się aktywnym obszarem badań, torując drogę do nowoczesnego uczenia maszynowego. Wcześniej algorytm ten nazywano sztuczną siecią neuronową (ANN). Głębokie uczenie się jest jednak znacznie szerszą koncepcją niż sztuczne sieci neuronowe i obejmuje kilka różnych obszarów połączonych maszyn. Głębokie uczenie się to podejście do sztucznej inteligencji i technika, która umożliwia ulepszanie systemów komputerowych dzięki doświadczeniu i danym. Jest to szczególny rodzaj metody uczenia maszynowego opartej na sztucznych sieciach neuronowych, która pozwala komputerom robić to, co naturalnie przychodzi ludziom. Opiera się na idei uczenia się na przykładzie. Uczenie się może być nadzorowane i nadzorowane. Chodzi o to, aby budować modele, które przypominają struktury wykorzystywane przez ludzki mózg. Algorytmy te przewyższają inne rodzaje algorytmów uczenia maszynowego.

Sieć neuronowa

Sieci neuronowe, zwane także sztucznymi sieciami neuronowymi (ANN), stanowią podstawę technologii głębokiego uczenia się opartej na idei działania układu nerwowego. Wszystko, co robią ludzie, każde ich wspomnienie i każde jego działanie jest kontrolowane przez układ nerwowy, a jego sercem są neurony. W jego rdzeniu neuron jest zoptymalizowany do odbierania informacji z innych neuronów, przetwarzania tych informacji i wysyłania wyników do innych komórek, podobnie jak komputerowy analog - perceptron. Perceptron pobiera dane wejściowe, sumuje je wszystkie i przekazuje przez funkcję aktywacji, która następnie określa, czy wysłać dane wyjściowe i na jakim poziomie. Perceptrony są inspirowane neuronami w ludzkim mózgu i są zorganizowane w warstwy złożone z połączonych ze sobą węzłów.

Różnica między głębokim uczeniem się a siecią neuronową

Pojęcie

- Sieć neuronowa, zwana także sztuczną siecią neuronową, jest modelem przetwarzania informacji, który stymuluje mechanizm uczenia się organizmów biologicznych. Inspiruje się ideą działania układu nerwowego. Układ nerwowy zawiera komórki zwane neuronami. Podobnie sieci neuronowe składają się z węzłów, które naśladują biologiczną funkcję neuronów. Z drugiej strony głębokie uczenie się jest znacznie szerszą koncepcją niż sztuczne sieci neuronowe i obejmuje kilka różnych obszarów połączonych maszyn. Głębokie uczenie się to podejście do sztucznej inteligencji i technika, która umożliwia ulepszanie systemów komputerowych dzięki doświadczeniu i danym.

Architektura

- Sieci neuronowe to proste modele architektoniczne oparte na działaniu układu nerwowego i są podzielone na jednowarstwowe i wielowarstwowe sieci neuronowe. Prosta instancja sieci neuronowej jest również nazywana perceptronem. W sieci jednowarstwowej zestaw danych wejściowych jest mapowany bezpośrednio na dane wyjściowe przy użyciu uogólnionej wariacji funkcji liniowej. W sieciach wielowarstwowych, jak sama nazwa wskazuje, neurony są ułożone w warstwy, w których warstwa neutronów jest umieszczona pomiędzy warstwą wejściową i wyjściową, która jest nazywana warstwą ukrytą. Z kolei architektura głębokiego uczenia opiera się na sztucznych sieciach neuronowych.

Aplikacje

- Sieci neuronowe umożliwiają modelowanie procesów nieliniowych, dzięki czemu stanowią doskonałe narzędzia do rozwiązywania kilku różnych problemów, takich jak klasyfikacja, rozpoznawanie wzorców, grupowanie, przewidywanie i analiza, kontrola i optymalizacja, tłumaczenie maszynowe, podejmowanie decyzji, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się i więcej . Modele głębokiego uczenia mogą być stosowane w różnych dziedzinach, w tym w rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu języka naturalnego, pojazdach z napędem, diagnostyce wspomaganej komputerowo, asystencie głosowym, tworzeniu dźwięku, robotyce, grach komputerowych, rozpoznawaniu obrazu, wykrywaniu raka mózgu, filtrowaniu sieci społecznościowych, wzorcach rozpoznawanie, biomedycyna i inne.

Głębokie uczenie się a sieć neuronowa: tabela porównawcza

streszczenie

W skrócie, głębokie uczenie się jest paliwem dla ery cyfrowej, która stała się aktywnym obszarem badań, torując drogę do nowoczesnego uczenia maszynowego, ale bez sieci neuronowych nie ma głębokiego uczenia się. Głębokie uczenie się jest jednak znacznie szerszą koncepcją niż sztuczne sieci neuronowe i obejmuje kilka różnych obszarów połączonych maszyn. Sieci neuronowe są podstawową podstawą sztucznej inteligencji, która pomaga wdrożyć głębokie uczenie się. Sieci neuronowe, zwane również sztucznymi sieciami neuronowymi, to zestaw algorytmów wzorowanych na ludzkim mózgu i układzie nerwowym. Najprostsza sieć neuronowa jest nazywana perceptronem, który jest inspirowany neuronami w ludzkim mózgu.