Kluczowa różnica między siecią neuronową a głębokim uczeniem polega na tym, że sieć neuronowa działa podobnie do neuronów w ludzkim mózgu, aby szybciej wykonywać różne zadania obliczeniowe, podczas gdy uczenie głębokie to specjalny rodzaj uczenia maszynowego, który naśladuje podejście do uczenia się, którego używają ludzie zdobyć wiedzę.
Sieć neuronowa pomaga budować modele predykcyjne do rozwiązywania złożonych problemów. Z drugiej strony głębokie uczenie jest częścią uczenia maszynowego. Pomaga rozwijać rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacji, bioinformatykę i wiele innych. Sieć neuronowa to metoda wdrażania głębokiego uczenia.
Co to jest sieć neuronowa?
Neurony biologiczne są inspiracją dla sieci neuronowych. W ludzkim mózgu znajdują się miliony neuronów, które przetwarzają informacje z jednego neuronu na drugi. Sieci neuronowe wykorzystują ten scenariusz. Tworzą model komputerowy podobny do mózgu. Może wykonywać złożone zadania obliczeniowe szybciej niż zwykły system.
Rysunek 01: Schemat blokowy sieci neuronowej
W sieci neuronowej węzły łączą się ze sobą. Każde połączenie ma wagę. Gdy dane wejściowe do węzłów to x1, x2, x3, … a odpowiadające im wagi to w1, w2, w3, … wtedy dane wejściowe netto (y) to
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Po zastosowaniu wejścia netto do funkcji aktywacji, daje wyjście. Funkcja aktywacji może być funkcją liniową lub sigmoidalną.
T=F(y)
Jeżeli ta wydajność różni się od żądanej, waga jest ponownie dostosowywana i proces ten jest kontynuowany aż do uzyskania pożądanej wydajności. Ta aktualizacja wagi odbywa się zgodnie z algorytmem wstecznej propagacji błędów.
Istnieją dwie topologie sieci neuronowych zwane feedforward i feedback. Sieci sprzężenia zwrotnego nie mają pętli sprzężenia zwrotnego. Innymi słowy, sygnały płyną tylko z wejścia do wyjścia. Sieci typu feedforward dzielą się dalej na jednowarstwowe i wielowarstwowe sieci neuronowe.
Typy sieci
W sieciach jednowarstwowych warstwa wejściowa łączy się z warstwą wyjściową. Wielowarstwowa sieć neuronowa ma więcej warstw między warstwą wejściową a wyjściową. Warstwy te nazywane są warstwami ukrytymi. Drugi typ sieci, czyli sieci zwrotne, ma ścieżki sprzężenia zwrotnego. Ponadto istnieje możliwość przekazania informacji obu stronom.
Rysunek 02: Wielowarstwowa sieć neuronowa
Sieć neuronowa uczy się, modyfikując wagi połączenia między węzłami. Istnieją trzy typy uczenia się, takie jak uczenie nadzorowane, uczenie się nienadzorowane i uczenie się ze wzmocnieniem. W uczeniu nadzorowanym sieć zapewni wektor wyjściowy zgodnie z wektorem wejściowym. Ten wektor wyjściowy jest porównywany z żądanym wektorem wyjściowym. Jeśli jest różnica, wagi się zmienią. Ten proces jest kontynuowany, dopóki rzeczywisty wynik nie pasuje do pożądanego wyniku.
W nienadzorowanym uczeniu się sieć sama identyfikuje wzorce i cechy na podstawie danych wejściowych i relacji dla danych wejściowych. Podczas tej nauki wektory wejściowe podobnego typu łączą się, tworząc klastry. Gdy sieć otrzyma nowy wzorzec wejściowy, wygeneruje dane wyjściowe określające klasę, do której należy ten wzorzec wejściowy. Uczenie się przez wzmacnianie przyjmuje pewne informacje zwrotne z otoczenia. Następnie sieć zmienia wagi. To są metody trenowania sieci neuronowej. Ogólnie rzecz biorąc, sieci neuronowe pomagają rozwiązywać różne problemy z rozpoznawaniem wzorców.
Co to jest głębokie uczenie?
Przed głębokim uczeniem ważne jest omówienie uczenia maszynowego. Daje komputerowi możliwość uczenia się bez wyraźnego zaprogramowania. Innymi słowy, pomaga tworzyć samouczące się algorytmy do analizy danych i rozpoznawania wzorców w celu podejmowania decyzji. Istnieją jednak pewne ograniczenia dotyczące ogólnego uczenia maszynowego. Po pierwsze, trudno jest pracować z danymi wielowymiarowymi lub bardzo dużym zestawem wejść i wyjść. Wyodrębnienie funkcji może być również trudne.
Głębokie uczenie się rozwiązuje te problemy. Jest to szczególny rodzaj uczenia maszynowego. Pomaga budować algorytmy uczenia się, które mogą działać podobnie do ludzkiego mózgu. Głębokie sieci neuronowe i rekurencyjne sieci neuronowe to niektóre architektury głębokiego uczenia. Głęboka sieć neuronowa to sieć neuronowa z wieloma ukrytymi warstwami. Rekurencyjne sieci neuronowe wykorzystują pamięć do przetwarzania sekwencji wejść.
Jaka jest różnica między siecią neuronową a głębokim uczeniem?
Sieć neuronowa to system, który działa podobnie do neuronów w ludzkim mózgu, aby szybciej wykonywać różne zadania obliczeniowe. Głębokie uczenie to szczególny rodzaj uczenia maszynowego, który naśladuje podejście do uczenia się, którego ludzie używają do zdobywania wiedzy. Sieć neuronowa to metoda osiągania głębokiego uczenia się. Z drugiej strony, Deep Leaning to specjalna forma Machine Leaning. To jest główna różnica między siecią neuronową a głębokim uczeniem
Podsumowanie – Sieć neuronowa a głębokie uczenie
Różnica między siecią neuronową a głębokim uczeniem polega na tym, że sieć neuronowa działa podobnie do neuronów w ludzkim mózgu, aby szybciej wykonywać różne zadania obliczeniowe, podczas gdy głębokie uczenie jest specjalnym rodzajem uczenia maszynowego, który imituje podejście do uczenia się, które ludzie wykorzystują wiedza.
