Erinevus närvivõrgu ja süvaõppe vahel

võtme erinevus närvivõrgu ja sügava õppimise vahel on see närvivõrk toimib sarnaselt inimese aju neuronitega erinevate arvutusülesannete kiiremaks täitmiseks, samas kui sügav õppimine on spetsiaalne masinõppe tüüp, mis jäljendab õppimisviisi, mida inimesed kasutavad teadmiste saamiseks.

Neuraalvõrk aitab luua ennustavaid mudeleid keerukate probleemide lahendamiseks. Teisest küljest on sügav õppimine masinõppe osa. See aitab arendada kõnetuvastust, pildituvastust, loomuliku keele töötlemist, soovitussüsteeme, bioinformaatikat ja palju muud. Neuraalne võrk on meetod sügava õppimise rakendamiseks.

SISU

1. Ülevaade ja peamised erinevused
2. Mis on närvivõrk
3. Mis on sügav õppimine
4. Kõrvuti võrdlus - närvivõrk vs süvaõpe tabelina
5. Kokkuvõte

Mis on närvivõrk?

Bioloogilised neuronid on närvivõrkude inspiratsiooniks. Inimese ajus ja miljonites neuronites on miljonid neuronid. Neuraalsed võrgud kasutavad seda stsenaariumi. Nad loovad ajuga sarnase arvutimudeli. See suudab arvutuslikke keerukaid ülesandeid täita tavalisest süsteemist kiiremini.

Joonis 01: Neuraalvõrgu plokkskeem

Neuraalses võrgus ühendavad sõlmed üksteisega. Igal ühendusel on kaal. Kui sõlmede sisendid on x1, x2, x3,… ja vastavad kaalud on w1, w2, w3,…, siis võrgusisend (y) on,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .

Pärast võrgusisendi rakendamist aktiveerimisfunktsioonile annab see väljundi. Aktiveerimisfunktsioon võib olla lineaarne või sigmoidne.

Y = F (y)

Kui see väljund erineb soovitud väljundist, reguleeritakse kaalu uuesti ja see protsess jätkub soovitud väljundi saamiseni. See värskendav kaal toimub vastavalt paljundamise algoritmile.

On kaks närvivõrgu topoloogiat, mida nimetatakse edasisuunamiseks ja tagasisideks. Edastatavatel võrkudel pole tagasisidet. Teisisõnu, signaalid voolavad ainult sisendist väljundisse. Edasisuunduvad võrgud jagunevad veelgi ühe- ja mitmekihilisteks närvivõrkudeks.

Võrgutüübid

Ühekihilistes võrkudes ühendub sisendkiht väljundkihiga. Mitmekihilises närvivõrgus on sisend- ja väljundkihi vahel rohkem kihte. Neid kihte nimetatakse peidetud kihtideks. Teisel võrgutüübil, mis on tagasisidevõrgud, on tagasiside teed. Lisaks on võimalus teavet edastada mõlemale poolele.

Joonis 02: mitmekihiline närvivõrk

Neuraalvõrk õpib, muutes sõlmede vahelise ühenduse kaalu. Seal on kolm õppimistüüpi, näiteks juhendatud õpe, juhendamata õpe ja tugevdusõpe. Juhendatud õppe korral pakub võrk vastavalt sisendvektorile väljundvektorit. Seda väljundvektorit võrreldakse soovitud väljundvektoriga. Kui erinevus on olemas, muutuvad kaalud. See protsess jätkub, kuni tegelik väljund langeb kokku soovitud väljundiga.

Juhendamata õppe korral tuvastab võrk sisendandmete mustrid ja omadused ning sisendandmete seose ise. Selles õppes ühendavad sarnast tüüpi sisendvektorid klastrite moodustamiseks. Kui võrk saab uue sisestusmustri, annab see väljundi, täpsustades klassi, kuhu see sisendmuster kuulub. Täiendusõppes võetakse vastu keskkonna tagasisidet. Siis muudab võrk kaalu. Need on meetodid närvivõrgu koolitamiseks. Üldiselt aitavad närvivõrgud lahendada mitmesuguseid mustrituvastuse probleeme.

Mis on sügav õppimine?

Enne sügavat õppimist on oluline arutada masinõpet. See annab arvutile võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Teisisõnu, see aitab luua iseõppimise algoritme andmete analüüsimiseks ja mustrite äratundmiseks otsuste tegemisel. Kuid üldisel masinõppel on mõned piirangud. Esiteks on keeruline töötada suure mõõtmega andmete või äärmiselt suure sisend- ja väljundkogumiga. Samuti võib funktsioonide ekstraheerimine olla keeruline.

Sügav õppimine lahendab need probleemid. See on spetsiaalne masinõppe tüüp. See aitab luua õppealgoritme, mis võivad toimida sarnaselt inimese ajuga. Sügavad närvivõrgud ja korduvad närvivõrgud on mõned sügava õppimisega arhitektuurid. Sügav närvivõrk on mitme varjatud kihiga närvivõrk. Korduvad närvivõrgud kasutavad sisendite järjestuste töötlemiseks mälu.

Mis vahe on närvivõrgust ja süvaõppest??

Neuraalne võrk on süsteem, mis töötab sarnaselt inimese aju neuronitega, et kiiremini täita erinevaid arvutamisülesandeid. Süvaõpe on spetsiaalne masinõppe tüüp, mis jäljendab õppimisviisi, mida inimesed kasutavad teadmiste saamiseks. Neuraalne võrk on meetod sügava õppimise saavutamiseks. Teisest küljest on Deep Leaning Machine Leaning erivorm. See on peamine erinevus närvivõrgu ja sügava õppimise vahel

Kokkuvõte - närvivõrk vs süvaõpe

Närvivõrgu ja sügava õppimise erinevus seisneb selles, et närvivõrk töötab sarnaselt inimese aju neuronitega erinevate arvutusülesannete kiiremaks täitmiseks, samas kui sügav õppimine on spetsiaalne masinõppe tüüp, mis jäljendab õppimisviisi, mida inimesed kasutavad teadmiste saamiseks.

Viide:

1. “Mis on sügav õppimine (sügav närvivõrk)? - määratlus saidilt WhatIs.com. ” SearchEnterpriseAI. Saadaval siin 
2. „Sügav õppimine“. Vikipeedia, Wikimedia Foundation, 30. mai 2018. Saadaval siin  
3.edurekaIN. Mis on sügav õppimine | Lihtsustatud süvaõpe | Süvaõppe õpetus | Edureka, Edureka !, 10. mai 2017. Saadaval siin   
4.Tutorials point. “Kunstliku närvivõrgu ehitusplokid.” Õppematerjalide punkt, 8. jaanuar 2018. Saadaval siin  

Pilt viisakalt:

1. "Kunstlik närvivõrk "By Geetika saini - Oma töö, (CC BY-SA 4.0) Commonsi Wikimedia kaudu  
2.'MultiLayerNeuralNetworkBigger english'By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative work: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) kaudu Commons Wikimedia