Erinevus sügava õppimise ja närvivõrgu vahel

Digitaalajastu edenedes saab kiiresti selgeks, et tuleviku tollased tehnoloogiad, nagu tehisintellekt (AI) ja masinõpe, on radikaalselt muutnud meie eluviisi. Need pole enam tulevase tuleviku tehnoloogiad; tegelikult kogeme ja näeme AI-d igapäevaselt, alates nutikatest digitaalsetest abistajatest ja lõpetades nutikate otsingumootorite soovitustega. AI kõige silmatorkavam funktsioon on tõenäoliselt sügav õppimine. Kui Igor Aizenberg seostas seda termini närvivõrkudega esmakordselt 2000. aastal, on see populaarseks saanud alles viimastel aastatel. Sügav õppimine on tänapäeval üks kuumimaid tehnoloogiateemasid, kus ettevõtted ja iduettevõtted tormavad tükki pirukat valmistama. Sügav õppimine on justkui selle digitaalajastu kütus, kuid ilma närvivõrkudeta puudub sügav õpe. Nii et selguse huvides arutame neid kahte üksikasjalikult ja uurime nende erinevusi.

Sügav õppimine

Närvivõrkude taaselustamisega 2000. aastatel on sügavast õppimisest saanud aktiivne uurimisvaldkond, sillutades teed tänapäevasele masinõppele. Enne seda nimetati seda algoritmi kunstlikuks närvivõrguks (ANN). Sügav õppimine on aga palju laiem mõiste kui kunstlikud närvivõrgud ja hõlmab ühendatud masinate mitmeid erinevaid valdkondi. Sügav õppimine on lähenemine AI-le ja tehnikale, mis võimaldab arvutisüsteemidel kogemuste ja andmetega paremaks muutuda. See on spetsiaalne tehislikel närvivõrkudel põhinev masinõppe meetod, mis võimaldab arvutitel teha seda, mis inimestele loomulikult korda tuleb. See põhineb ideel õppida. Õppimist saab juhendada ja juhendada. Idee on ehitada mudeleid, mis sarnanevad inimeste aju kasutatavatele struktuuridele. Need algoritmid ületavad muud tüüpi masinõppe algoritme.

Neuraalne võrk

Neuraalsed võrgud, mida nimetatakse ka kunstlikeks närvivõrgustikeks (ANN), on sügava õppe tehnoloogia alus, mis põhineb ideel, kuidas närvisüsteem töötab. Kõik, mida inimesed teevad, iga üksik mälu ja iga toiming, mida nad teevad, on närvisüsteemi kontrolli all ja närvisüsteemi keskmes on neuronid. Selle keskmes on neuron optimeeritud teistelt neuronitelt teabe vastuvõtmiseks, selle teabe töötlemiseks ja tulemuste saatmiseks teistesse rakkudesse sarnaselt arvuti analoogile, perceptronile. Perceptron võtab sisendid kokku, summeerib need kõik ja edastab need aktiveerimisfunktsiooni kaudu, mis seejärel otsustab, kas ja millisel tasemel väljund saata. Tajud on inspireeritud inimese aju neuronitest ja on korraldatud kihtidesse, mis on valmistatud omavahel ühendatud sõlmedest.

Erinevus sügava õppimise ja närvivõrgu vahel

Kontseptsioon

- Neuraalne võrk, mida nimetatakse ka kunstlikuks närvivõrguks, on infotöötlusmudel, mis stimuleerib bioloogiliste organismide õppimise mehhanismi. See on inspireeritud ideest, kuidas närvisüsteem töötab. Närvisüsteem sisaldab rakke, mida nimetatakse neuroniteks. Sarnaselt koosnevad närvivõrgud sõlmedest, mis jäljendavad neuronite bioloogilist funktsiooni. Sügav õppimine on seevastu palju laiem mõiste kui tehislikud närvivõrgud ja hõlmab ühendatud masinate mitmeid erinevaid alasid. Sügav õppimine on lähenemine AI-le ja tehnikale, mis võimaldab arvutisüsteemidel kogemuste ja andmetega paremaks muutuda.

Arhitektuur

- Neuraalvõrgud on lihtsad arhitektuurimudelid, mis põhinevad närvisüsteemi toimimisel, ja jagunevad ühe- ja mitmekihilisteks närvivõrkudeks. Neuraalvõrgu lihtsat kiirendust nimetatakse ka perceptroniks. Ühekihilises võrgus kaardistatakse sisendite komplekt otse väljundisse, kasutades lineaarse funktsiooni üldistatud variatsiooni. Mitmekihilistes võrkudes, nagu nimigi ütleb, on neuronid paigutatud kihtidesse, milles sisend- ja väljundkihi vahele pannakse neutronite kiht, mida nimetatakse varjatud kihiks. Süvaõppe arhitektuur seevastu põhineb tehislikel närvivõrkudel.

Rakendused

- Neuraalvõrgud võimaldavad mittelineaarsete protsesside modelleerimist, nii et need pakuvad suurepäraseid tööriistu mitmete erinevate probleemide lahendamiseks, näiteks klassifitseerimine, mustrituvastus, klastrimine, ennustamine ja analüüs, juhtimine ja optimeerimine, masintõlge, otsuste tegemine, masinõpe, süvaõpe ja palju muud. . Süvaõppe mudeleid saab rakendada erinevates valdkondades, sealhulgas kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine, isesõitvad sõidukid, arvuti abil diagnoosimine, hääleabi, heli loomine, robootika, arvutimängud, pildituvastus, ajuvähi avastamine, sotsiaalsete võrgustike filtreerimine, muster tunnustamine, biomeditsiin ja palju muud.

Sügav õppimine vs närvivõrk: võrdlustabel

Kokkuvõte

Lühidalt - sügav õppimine on justkui kütus sellele digitaalajastule, mis on muutunud aktiivseks uurimisvaldkonnaks, sillutades teed tänapäevasele masinõppele, kuid ilma närvivõrkudeta puudub sügav õpe. Sügav õppimine on aga palju laiem mõiste kui kunstlikud närvivõrgud ja hõlmab ühendatud masinate mitmeid erinevaid valdkondi. Neuraalvõrgud on AI põhialus, mis aitab sügavat õppimist rakendada. Neuraalsed võrgud, mida nimetatakse ka kunstlikeks närvivõrkudeks, on inimese aju ja närvisüsteemi järgi modelleeritud algoritmide kogum. Lihtsaimaks närvivõrgustikuks nimetatakse perceptroni, mis on inspireeritud inimese aju neuronitest.