Rozdíl mezi neuronovými sítěmi a hlubokým učením
S obrovským přechodem v dnešní technologii vyžaduje transformaci podniků více než jen Big Data a Hadoop. Dnešní firmy směřují k AI a začleňují strojové učení jako svou novou techniku. Neuronové sítě nebo spojovací systémy jsou systémy inspirované naší biologickou neurální sítí. Tyto systémy jsou školeny, aby se učily a přizpůsobovaly se podle potřeby. Například v případě rozpoznávání obrázků, jakmile jsou identifikovány s kočkami, mohou snadno použít tento výsledek nastavený k oddělení obrázků s kočkami s těmi, které nemají kočky. Přitom nemají žádné předchozí znalosti o vlastnostech kočky, ale vyvíjejí vlastní sadu jedinečných funkcí, které jsou užitečné při jejich identifikaci. Dalším pojmem, který s tím úzce souvisí, je hluboké učení také známé jako hierarchické učení. Toto je založeno na reprezentaci dat učení, které jsou v protikladu k algoritmům založeným na úkolech. Lze ji dále rozdělit na učené techniky pod dohledem, částečně pod dohledem a bez dozoru. Existuje několik architektur spojených s hlubokým učením, jako jsou hluboké neuronové sítě, sítě víry a opakující se sítě, jejichž aplikace spočívá ve zpracování přirozeného jazyka, počítačovém vidění, rozpoznávání řeči, filtrování sociálních sítí, rozpoznávání zvuku, bioinformatice, strojovém překladu, designu drog a seznamu. jde dál a dál. Pojďme diskutovat o neuronových sítích a hlubokém učení podrobně v našem příspěvku.
Srovnání Head to Head mezi neuronovými sítěmi a hlubokým učením (infografika)
Klíčové rozdíly mezi neuronovými sítěmi a hlubokým učením:
Rozdíly mezi neuronovými sítěmi a hlubokým učením jsou vysvětleny v následujících bodech:
- Neuronové sítě využívají neurony, které se používají k přenosu dat ve formě vstupních a výstupních hodnot. Používají se k přenosu dat pomocí sítí nebo připojení. Hluboké učení, na druhé straně, souvisí s transformací a extrakcí rysu, který se pokouší navázat vztah mezi podněty a souvisejícími nervovými odpověďmi přítomnými v mozku.
- Oblasti použití pro neuronové sítě zahrnují identifikaci systému, správu přírodních zdrojů, řízení procesu, řízení vozidla, kvantovou chemii, rozhodování, hraní her, identifikaci tváře, rozpoznávání vzorů, klasifikaci signálů, rozpoznávání sekvencí, rozpoznávání objektů, finance, lékařskou diagnostiku, vizualizaci, dolování dat, strojový překlad, filtrování nevyžádané pošty, filtrování sociálních sítí atd. vzhledem k tomu, že aplikace hlubokého učení zahrnuje automatické rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrazu, zpracování vizuálního umění, zpracování přirozeného jazyka, objevování drog a toxikologii, správu vztahů se zákazníky, motory doporučení, mobilní zařízení reklama, bioinformatika, obnova obrazu atd.
- Kritika, s níž se setkáváme u neuronových sítí, zahrnuje problémy jako školení, teoretické problémy, hardware, praktické protiklady ke kritice, hybridní přístupy, zatímco pro hluboké učení je to spojeno s teorií, chybami, kybernetickou hrozbou atd.
Tabulka pro porovnání neuronových sítí vs. hlubokého učení
| Základ pro srovnání | Neuronové sítě | Hluboké učení |
| Definice | Algoritmy strojového učení, kde umělý neuron tvoří základní výpočetní jednotku a sítě se používají k popisu vzájemného propojení | Jedná se o třídu algoritmů strojového učení, která používá více vrstev nelineárních procesorových jednotek pro transformaci a extrakci prvků. Představuje také koncepty ve více hierarchických módech, které odpovídají různým úrovním abstrakce. |
| Komponenty | Neurony: Neuron, který je označen jako j, přijímá vstup od předchůdců neuronů často ve formě identity, aby poskytl výstup. Spojení a váhy: Spojení je životně důležitou součástí mezi výstupním neuronem i a vstupním neuronem j. Každé spojení je pak identifikováno váhou ij. Propagační funkce: Používá se jako vstup pro výsledný výstup. Učební pravidlo: Používá se k úpravě parametrů neuronové sítě tak, aby výsledkem byl příznivý výstup. | Základní deska: Čipová sada základní desky je složkou související s hlubokým učením, která je založena zejména na jízdních pruzích PCI-e. Procesory : Druh GPU vyžadovaný pro hluboké učení by měl být založen na typu soketu, počtu jader a nákladech na procesor. RAM, fyzická paměť a úložiště: Algoritmy pro hluboké učení vyžadují velké využití CPU, úložiště a paměťové oblasti, a proto je nutné mít bohatou sadu těchto komponent. PSU: S nárůstem paměti, procesoru a úložného prostoru je také důležité používat dostatečně velký zdroj PSU, aby zvládl obrovský výkon. |
| Architektura | Feed Forward Neural Networks: Nejběžnější druh architektury obsahuje první vrstvu jako vstupní vrstvu, zatímco poslední vrstva je výstupní vrstva a všechny mezilehlé vrstvy jsou skryté vrstvy. Rekurentní sítě: Tento druh architektury se skládá z řízených cyklů v grafu připojení. Biologicky realistické architektury vás také mohou vzít zpět z místa, kde jste začali. Je obtížné je trénovat a jsou extrémně dynamické. Symetricky připojené sítě: Symetrická spojovací architektura, která je víceméně podobná opakujícím se sítím. Díky své energetické funkci mají omezený charakter. Symetricky propojené sítě se skrytými sítěmi jsou známé jako stroje Boltzmann, zatímco ty bez skrytých sítí jsou známé jako sítě Hopfield. | Neupozorované předem trénované sítě: V této architektuře nemluvíme o žádném formálním školení, ale sítě jsou předběžné s využitím minulých zkušeností. Patří sem autoenkodéry, sítě hlubokého přesvědčení a generativní protivníkové sítě. Konvoluční neuronové sítě: Jejím cílem je naučit se funkce vyššího řádu pomocí závrat, které zlepšují zážitek uživatele z rozpoznávání a identifikace obrázků. Díky této architektuře je identifikace obličejů, značení ulic, platypusů a dalších objektů snadná. Opakující se neuronové sítě: Pocházejí z rodiny feedforwardů, kteří věří v zasílání svých informací v časových krocích. Rekurzivní neuronové sítě: Označuje také vstup s proměnnou délkou. Primární rozdíl mezi rekurentním a rekurzivním je v tom, že první má schopnost zařízení hierarchické struktury v datovém souboru školení, zatímco druhý má také informaci o tom, jak je tato hierarchická struktura v datovém souboru udržována. |
Závěr - Neuronové sítě vs. hluboké učení
AI je nesmírně silná a zajímavá oblast, která se stane všudypřítomnější a důležitější a bude mít obrovský dopad na společnost jako celek. Tyto dvě techniky jsou některé z velmi silných nástrojů AI k řešení složitých problémů a budou se v budoucnu nadále vyvíjet a růst, abychom je mohli využívat.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Neural Networks vs Deep Learning, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Differences, srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Nejlepší rozdíl 7 mezi analýzou dat těžby dat Vs
- Strojové učení vs prediktivní analýza - 7 užitečných rozdílů
- Data Mining Vs Vizualizace dat - který z nich je lepší
- Business Intelligence vs BigData - 6 úžasných srovnání