Різниця між нейронними мережами та глибоким навчанням

Завдяки величезному переходу в сучасній технології, для перетворення бізнесу потрібно більше, ніж просто Big Data та Hadoop. Сьогоднішні фірми рухаються до ШІ та включають машинне навчання як свою нову техніку. Нейронні мережі або системи коннекціонізму - це системи, які надихаються нашою біологічною нейронною мережею. Ці види систем підготовлені для навчання та адаптації відповідно до потреб. Наприклад, у випадку розпізнавання зображень, коли вони ідентифікуються з кішками, вони можуть легко використовувати цей набір результатів для розділення зображень з кішками з тими, у яких немає кішок. Роблячи це, вони не мають жодних попередніх знань про характеристики кота, але вони розробляють свій набір унікальних особливостей, що допомагає в їх ідентифікації. Інший термін, який тісно пов'язаний з цим, - це глибоке навчання, також відоме як ієрархічне навчання. Це ґрунтується на вивченні подань даних, протилежних алгоритмам на основі завдань. Далі він може бути класифікований на методи навчання, нагляд під наглядом, без нагляду та без нагляду. Існує кілька архітектур, пов'язаних з глибоким навчанням, такі як глибокі нейронні мережі, мережі вірування і періодичні мережі, застосування яких полягає в обробці природних мов, комп'ютерному зорі, розпізнаванні мови, фільтрації в соціальній мережі, аудіо розпізнаванні, біоінформатиці, машинному перекладі, розробці наркотиків та списку продовжується і продовжується. Давайте детально обговоримо нейронні мережі та глибоке навчання у своєму дописі.

Порівнювання «до голови» між Нейронними мережами та глибоким навчанням (Інфографіка)

Основні відмінності між нейронними мережами та глибоким навчанням:

Відмінності між нейронними мережами та глибоким навчанням пояснюються в пунктах, представлених нижче:

  1. Нейронні мережі використовують нейрони, які використовуються для передачі даних у вигляді вхідних і вихідних значень. Вони використовуються для передачі даних за допомогою мереж або з'єднань. Глибоке навчання, з іншого боку, пов'язане з трансформацією та вилученням ознаки, яка намагається встановити взаємозв'язок між подразниками та супутніми нейронними реакціями, наявними в мозку.
  2. Області застосування для нейронних мереж включають ідентифікацію системи, управління природними ресурсами, управління процесами, управління транспортними засобами, квантову хімію, прийняття рішень, ігри, ідентифікація обличчя, розпізнавання шаблонів, класифікація сигналів, розпізнавання послідовностей, розпізнавання об'єктів, фінанси, медична діагностика, візуалізація, видобуток даних, машинний переклад, фільтрація спаму електронною поштою, фільтрація в соціальній мережі тощо. Тоді як застосування глибокого навчання включає автоматичне розпізнавання мови, розпізнавання зображень, обробку візуального мистецтва, обробку природними мовами, виявлення наркотиків та токсикологію, управління стосунками з клієнтами, механізми рекомендацій, мобільний реклама, біоінформатика, відновлення зображень тощо
  3. Критика, що виникає для нейронних мереж, включає такі питання, як навчальні питання, теоретичні питання, технічні питання, практичні контрприклади до критики, гібридні підходи, тоді як для глибокого вивчення це пов'язано з теорією, помилками, кіберзагрозою тощо.

Таблиця порівняння нейронних мереж та глибокого навчання

Основа для порівнянняНейронні мережіГлибоке навчання
ВизначенняКлас алгоритмів машинного навчання, де штучний нейрон утворює основну обчислювальну одиницю, а мережі використовуються для опису взаємозв'язку між собоюЦе клас алгоритмів машинного навчання, який використовує декілька шарів нелінійних процесорів для перетворення та вилучення функцій. Він також представляє поняття в декількох ієрархічних моделях, що відповідає різним рівням абстракції.
КомпонентиНейрони: Нейрон, позначений як j, отримує вхід від нейронів попередника часто у вигляді функції ідентичності для забезпечення виходу.
З'єднання та ваги: З'єднання є життєво важливою складовою між вихідним нейроном i вхідним нейроном j. Кожне з'єднання потім ідентифікується вагою ij.
Функція розповсюдження: використовується для надання вводу для отриманого результату.
Правило навчання: воно використовується для зміни параметрів нейронної мережі, щоб отримати сприятливий вихід.		Материнська плата: чіпсет материнської плати - це компонент, пов'язаний з глибоким навчанням, який особливо базується на смугах PCI-e.
Процесори : Тип GPU, необхідний для глибокого навчання, повинен базуватися на типі розетки, кількості ядер і вартості процесора.
Оперативна пам’ять, фізична пам'ять та зберігання: алгоритми глибокого навчання потребують значного використання процесора, зберігання та пам’яті, а тому багатий набір цих компонентів є обов'язковим.
Блок живлення: З збільшенням пам'яті, процесора та області зберігання також стає важливим використання великого блоку живлення, достатнього для управління величезною потужністю.
АрхітектураНейрові мережі подання вперед: Найпоширеніший вид архітектури містить перший шар у якості вхідного шару, тоді як останній - вихідний, а всі посередницькі шари - приховані шари.
Поточні мережі: Цей тип архітектури складається з спрямованих циклів у графіку з'єднання. Біологічно реалістичні архітектури також можуть повернути вас з того місця, де ви почали. Вони складні для тренувань і надзвичайно динамічні.
Симетрично пов’язані мережі: Симетрична архітектура, що тримає з'єднання, яка більш-менш нагадує періодичні мережі. Вони мають обмежений характер за рахунок використання їх енергетичної функції. Симетрично пов’язані мережі із прихованими мережами відомі як машини Больцмана, тоді як мережі без прихованої мережі відомі як мережі Хопфілда.		Непідконтрольні пошукові мережі: У цій архітектурі ми говоримо не про офіційне навчання, але мережі перевіряються, використовуючи минулий досвід. Сюди входять автокодери, мережі з глибокою вірою та генеративні змагальні мережі.
Конволюційні нейронні мережі: Він спрямований на вивчення функцій вищого порядку, використовуючи згортки, що покращує розпізнавання зображень та ідентифікацію користувачів. За допомогою цієї архітектури легко визначити обличчя, дорожні знаки, качани та інші об’єкти.
Повторювані нейронні мережі: вони походять із родини годувальників, які вважають, що вони надсилають свою інформацію протягом часу.
Рекурсивні нейронні мережі: Він також позначає введення змінної довжини. Основна відмінність між рекуррентними та рекурсивними полягає в тому, що перша має можливість пристроювати ієрархічні структури в навчальному наборі даних, а друга також надає інформацію про те, як ця ієрархічна структура підтримується в наборі даних.

Висновок - Нейронні мережі проти глибокого навчання

ШІ - надзвичайно потужна та цікава сфера, яка лише стане більш всюдисущою та важливою, що рухається вперед, і, безумовно, матиме величезний вплив на суспільство загалом. Ці дві методи є одними з найпотужніших інструментів ШІ для вирішення складних проблем і надалі розвиватимуться та розвиватимуться в майбутньому для їх використання.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо Нейронних мереж проти глибокого навчання, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Найкращі 7 відмінностей між аналізами даних проти аналізу даних
  2. Машинне навчання проти прогнозованої аналітики - 7 корисних відмінностей
  3. Візуалізація даних проти візуалізації даних - що краще
  4. Business Intelligence проти BigData - 6 дивовижних порівнянь

Категорія:

Великі дані