Diferența dintre rețelele neuronale și învățarea profundă
Odată cu tranziția uriașă a tehnologiei actuale, transformarea afacerilor necesită mai mult decât Big Data și Hadoop. Firmele de astăzi se îndreaptă către AI și încorporează învățarea mașinii ca noua lor tehnică. Rețelele neuronale sau sistemele conexioniste sunt sistemele care sunt inspirate din rețeaua noastră neuronală biologică. Aceste tipuri de sisteme sunt instruite să învețe și să se adapteze în funcție de necesitate. De exemplu, în cazul recunoașterii imaginii, odată identificate cu pisicile, pot utiliza cu ușurință acel set de rezultate pentru a separa imaginile cu pisicile cu cele fără pisici. În timp ce fac acest lucru, ei nu au cunoștințe prealabile despre caracteristicile pisicii, dar își dezvoltă propriul set de caracteristici unice, care sunt utile în identificarea lor. Un alt termen care este strâns legat de acesta este învățarea profundă cunoscută și sub denumirea de învățare ierarhică. Aceasta se bazează pe învățarea reprezentărilor de date care sunt opuse algoritmilor bazate pe sarcini. Poate fi clasificat în continuare în tehnici de învățare supravegheate, semi-supravegheate și nesupravegheate. Există mai multe arhitecturi asociate învățării profunde, cum ar fi rețelele neuronale profunde, rețelele de credințe și rețelele recurente a căror aplicație se referă la procesarea limbajului natural, viziunea computerului, recunoașterea vorbirii, filtrarea rețelelor sociale, recunoașterea audio, bioinformatică, traducere automată, design de droguri și lista continuă și continuă. Haideți să discutăm în detaliu rețelele neuronale și învățarea profundă.
Comparație față în față între rețele neuronale și învățare profundă (infografie)
Diferențe cheie între rețelele neuronale și învățarea profundă:
Diferențele dintre rețelele neuronale și învățarea profundă sunt explicate în punctele prezentate mai jos:
- Rețelele neuronale folosesc neuroni care sunt folosiți pentru a transmite date sub formă de valori de intrare și valori de ieșire. Acestea sunt utilizate pentru a transfera date utilizând rețele sau conexiuni. Învățarea profundă, pe de altă parte, este legată de transformarea și extragerea caracteristicii care încearcă să stabilească o relație între stimuli și răspunsurile neuronale asociate prezente în creier.
- Zonele de aplicații pentru rețelele neuronale includ identificarea sistemului, managementul resurselor naturale, controlul proceselor, controlul vehiculului, chimia cuantică, luarea deciziilor, jocul, identificarea feței, recunoașterea modelului, clasificarea semnalului, recunoașterea secvenței, recunoașterea obiectelor, finanțe, diagnostic medical, vizualizare, extragerea datelor, traducere automată, filtrare prin email prin email, filtrarea rețelelor sociale etc., întrucât aplicarea învățării profunde include recunoașterea automată a vorbirii, recunoașterea imaginilor, procesarea artelor vizuale, procesarea limbajului natural, descoperirea și toxicologia medicamentelor, gestionarea relațiilor cu clienții, motoarele de recomandare, mobil publicitate, bioinformatică, restaurare de imagini etc.
- Criticile întâlnite pentru rețelele neuronale includ cele precum probleme de formare, probleme teoretice, probleme hardware, contraexemple practice de critici, abordări hibride, în timp ce pentru învățarea profundă este legată de teorie, erori, amenințare cibernetică etc.
Rețele neuronale vs Tabelul de comparare a învățării profunde
| Baza de comparație | Rețele neuronale | Invatare profunda |
| Definiție | Clasa de algoritmi de învățare automată în care neuronul artificial formează unitatea de calcul de bază și rețelele sunt utilizate pentru a descrie interconectarea între ele | Este o clasă de algoritmi de învățare automată care folosește mai multe straturi non-liniare de unități de procesare pentru transformarea și extragerea caracteristicilor. De asemenea, reprezintă concepte în mai multe moduri ierarhice care corespunde diferitelor niveluri de abstractizare. |
| Componente | Neuronii: Neuronul care este etichetat ca j primește o intrare de la neuronii predecesori adesea sub formă de funcție de identitate pentru a oferi o ieșire. Conexiuni și greutăți: conexiunea este o componentă vitală între neuronul de ieșire și neuronul de intrare j. Fiecare conexiune este apoi identificată cu o greutate ij. Funcția de propagare: este utilizată pentru a furniza o intrare pentru rezultatul rezultat. Regula de învățare: este utilizată pentru a modifica parametrii rețelei neuronale, astfel încât să rezulte o ieșire favorabilă. | Plăci de bază: chipsetul plăcii de bază este o componentă legată de învățarea profundă, care se bazează în special pe benzile PCI-e. Procesoare : tipul de GPU necesar pentru învățarea profundă ar trebui să se bazeze pe tipul de soclu, numărul de nuclee și costul procesorului. Memorie RAM, memorie fizică și stocare: Algoritmii de învățare profundă necesită o utilizare excelentă a procesorului, spațiu de stocare și memorie, deci un set bogat de componente este obligatoriu. PSU: Odată cu creșterea memoriei, procesorului și a zonei de stocare, devine important să folosiți un PSU mare suficient pentru a gestiona o putere uriașă. |
| Arhitectură | Feed Forward Neural Networks: Cel mai obișnuit tip de arhitectură conține primul strat ca strat de intrare în timp ce ultimul strat este stratul de ieșire și toate straturile intermediare sunt straturile ascunse. Rețele recurente: Acest tip de arhitectură constă din cicluri direcționate în graficul de conexiune. Arhitecturile biologic realiste vă pot duce, de asemenea, de unde ați început. Acestea sunt complicate de antrenat și sunt extrem de dinamice. Rețele conectate simetric: arhitectură care conține conexiune simetrică, care este mai mult sau mai puțin asemănătoare rețelelor recurente. Sunt limitate în natură datorită utilizării funcției energetice. Plasele conectate simetric cu rețelele ascunse sunt cunoscute sub numele de mașini Boltzmann, în timp ce cele fără rețeaua ascunsă sunt cunoscute sub numele de plase Hopfield. | Rețelele pretrained nesupervizate: În această arhitectură, nu vorbim despre nici o formare formală, dar rețelele sunt pretrainate folosind experiențe anterioare. Acestea includ codificatoare auto, rețele de credință profundă și rețele contradictorii generative. Rețelele neuronale convoluționale: își propune să învețe caracteristici de ordine superioară folosind revoluții care pariază recunoașterea imaginii și identificarea experienței utilizatorului. Identificarea fețelor, indicatoarelor stradale, platipuselor și a altor obiecte devin ușoare folosind această arhitectură. Rețelele neuronale recurente: provin din familia de feed-out care cred în transmiterea informațiilor lor în timp. Rețele neuronale recurente: marchează, de asemenea, intrarea de lungime variabilă. Diferența principală între recurent și recursiv este că primul are capacitatea de a dispune de un dispozitiv structurile ierarhice din setul de date de instruire, în timp ce cel de-al doilea prezintă și informații despre modul în care se menține acea structură ierarhică în setul de date. |
Concluzie - Rețele neuronale vs învățare profundă
AI este un domeniu extrem de puternic și interesant, care va deveni mai omniprezent și mai important înainte și care va avea cu siguranță impacturi uriașe asupra societății în ansamblu. Aceste două tehnici sunt unele dintre instrumentele foarte puternice ale AI pentru rezolvarea problemelor complexe și vor continua să se dezvolte și să crească în viitor pentru a le putea folosi.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru rețelele neuronale vs învățarea profundă, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Cea mai bună 7 diferență între analiza datelor Vs Mining Mining
- Învățare automată față de analize predictive - 7 diferențe utile
- Data Mining Vs vizualizarea datelor - care este mai bună
- Business Intelligence vs BigData - 6 comparații uimitoare