Разлика между дълбокото обучение и невронната мрежа

С напредването на дигиталната ера бързо става очевидно, че тогавашните технологии на бъдещето като изкуствения интелект (ИИ) и машинното обучение коренно промениха начина, по който живеем живота си. Те вече не са технологиите на идващото бъдеще; всъщност ние ежедневно изпитваме и сме свидетели на AI - от интелигентни цифрови асистенти до препоръки за интелигентни търсачки. Най-важната функция на AI вероятно е дълбокото обучение. Докато терминът за първи път се свързва с невронните мрежи през 2000 г. от Игор Айзенберг, той става популярен едва през последните няколко години. Дълбокото обучение е една от най-горещите технологии теми в наши дни с корпорации и стартиращи компании, които се втурват да си вземат парче от пая. Дълбокото обучение е като гориво за тази дигитална ера, но без невронни мрежи няма дълбоко учене. Така че, за да уточним, ще обсъдим подробно двете и ще изучим различията им.

Дълбоко учене

С обновяването на невронните мрежи през 2000-те години, дълбокото обучение се превърна в активна област на изследване, проправяйки пътя към съвременното машинно обучение. Преди това този алгоритъм се наричаше изкуствена невронна мрежа (ANN). Въпреки това, задълбоченото обучение е много по-широко понятие от изкуствените невронни мрежи и включва няколко различни области на свързани машини. Дълбокото обучение е подход към AI и техника, която позволява на компютърните системи да се усъвършенстват с опит и данни. Това е особен вид машинно учене метод, базиран на изкуствени невронни мрежи, който позволява на компютрите да правят това, което естествено идва на хората. Тя се основава на идеята да се учим от пример. Обучението може да се контролира и да не се контролира. Идеята е да се създадат модели, наподобяващи структурите, използвани от човешкия мозък. Тези алгоритми надминават други видове алгоритми за машинно обучение.

Невронна мрежа

Невронните мрежи, наричани още изкуствени невронни мрежи (ANN), са в основата на технологията за дълбоко обучение, базирана на идеята за това как функционира нервната система. Всичко, което хората правят, всяка една тяхна памет и всяко действие, което предприемат, се контролира от нервната система и в основата на нервната система са невроните. В основата си невронът е оптимизиран да получава информация от други неврони, обработва тази информация и изпраща резултатите до други клетки, подобно на компютърния аналог, персептрон. Перцептрон поема входовете, обобщава ги всички и ги предава чрез функция за активиране, която след това определя дали да изпрати изход и на какво ниво. Перцептроните са вдъхновени от невроните в човешкия мозък и са организирани в слоеве, изградени от взаимосвързани възли.

Разлика между дълбокото обучение и невронната мрежа

понятие

- Невронната мрежа, наричана още изкуствена невронна мрежа, е модел за обработка на информация, който стимулира механизма на изучаване на биологични организми. Той е вдъхновен от идеята как функционира нервната система. Нервната система съдържа клетки, които се наричат ​​неврони. По същия начин, невронните мрежи се състоят от възли, които имитират биологичната функция на невроните. Дълбокото обучение, от друга страна, е много по-широко понятие от изкуствените невронни мрежи и включва няколко различни области на свързани машини. Дълбокото обучение е подход към AI и техника, която позволява на компютърните системи да се усъвършенстват с опит и данни.

архитектура

- Невронните мрежи са прости архитектурни модели, базирани на това как работи нервната система и са разделени на еднослойни и многослойни невронни мрежи. Простата инстанция на невронната мрежа също се нарича персептрон. В еднослойната мрежа набор от входове се картографира директно върху изход, като се използва обобщена вариация на линейна функция. В многослойните мрежи, както подсказва и името, невроните са подредени на слоеве, в които слой от неутрони се присвива между входния и изходния слой, който се нарича скрит слой. Дълбоката учебна архитектура, от друга страна, се основава на изкуствени невронни мрежи.

Приложения

- Невронните мрежи позволяват моделиране на нелинейни процеси, така че те правят страхотни инструменти за решаване на няколко различни проблеми като класификация, разпознаване на модели, групиране, прогнозиране и анализ, контрол и оптимизация, машинен превод, вземане на решения, машинно обучение, задълбочено обучение и други , Моделите за дълбоко обучение могат да се прилагат в различни области, включително разпознаване на реч, естествена обработка на езика, превозни средства със самостоятелно управление, компютърна диагностика, гласов асистент, създаване на звук, роботика, компютърни игри, разпознаване на изображения, откриване на рак на мозъка, филтриране на социални мрежи, модел разпознаване, биомедицина и др.

Дълбоко обучение срещу невронна мрежа: Сравнителна диаграма

резюме

С две думи, задълбоченото обучение е като гориво за тази дигитална ера, която се превърна в активна зона на научните изследвания, проправяйки пътя към съвременното машинно обучение, но без невронни мрежи няма дълбоко обучение. Въпреки това, задълбоченото обучение е много по-широко понятие от изкуствените невронни мрежи и включва няколко различни области на свързани машини. Невронните мрежи са основната основа на AI, която помага за внедряване на задълбочено обучение. Невронните мрежи, наричани още като изкуствени невронни мрежи, са набор от алгоритми, моделирани след човешкия мозък и нервната система. Най-простата невронна мрежа се нарича персептрон, който е вдъхновен от невроните в човешкия мозък.