Ero syvän oppimisen ja hermoverkon välillä

Digitaalisen aikakauden edetessä on nopeasti käy ilmi, että tuollaiset tulevaisuuden tekniikat, kuten tekoäly (AI) ja koneoppiminen, ovat radikaalisti muuttaneet elämäämme. Ne eivät ole enää tulevaisuuden tekniikoita; Itse asiassa olemme nyt kokenut ja todistamassa AI: tä päivittäin älykkäistä digitaalisista avustajista älykkäiden hakukoneiden suosituksiin. AI: n näkyvin tehtävä on luultavasti syvä oppiminen. Vaikka termi Igor Aizenberg liittyi hermostoverkkoihin ensimmäisen kerran vuonna 2000, se on tullut suosituksi vasta viime vuosina. Syväoppiminen on yksi kuumimmista tekniikan aiheista nykyään, kun yritykset ja aloittelijat ryntävät saamaan pala piirakkaan. Syvä oppiminen on kuin polttoaine tälle digitaaliselle aikakaudelle, mutta ilman hermoverkkoja ei ole syvää oppimista. Joten selventämiseksi keskustelemme kahdesta yksityiskohtaisesti ja tutkimme niiden eroja.

Syvä oppiminen

Neuraaliverkkojen elvyttämisen myötä 2000-luvulla syvästä oppimisesta on tullut aktiivinen tutkimusalue, joka valmistaa tietä nykyaikaiselle koneoppimiselle. Tätä ennen tätä algoritmia kutsuttiin keinotekoiseksi hermoverkoksi (ANN). Syväoppiminen on kuitenkin paljon laajempi käsite kuin keinotekoiset hermoverkot ja sisältää useita erilaisia ​​kytkettyjen koneiden alueita. Syväoppiminen on lähestymistapa AI: hen ja tekniikka, jonka avulla tietokonejärjestelmät voivat parantaa kokemuksen ja datan avulla. Se on erityinen keinotekoisiin hermoverkkoihin perustuva koneoppimismenetelmä, jonka avulla tietokoneet voivat tehdä mitä luonnollisesti tapahtuu ihmisille. Se perustuu ajatukseen oppia esimerkistä. Oppimista voidaan ohjata ja ilman ohjausta. Ajatuksena on rakentaa malleja, jotka muistuttavat ihmisen aivojen käyttämiä rakenteita. Nämä algoritmit ylittävät muun tyyppiset koneoppimisalgoritmit.

Neuraaliverkko

Neuraaliverkot, joita kutsutaan myös keinotekoisiksi neuroverkoiksi (ANN), ovat syvän oppimistekniikan perusta, joka perustuu ajatukseen hermoston toiminnasta. Kaikkea mitä ihmiset tekevät, jokaista heidän muistoaan ja kaikkia heidän tekemiään toimia hallitsee hermosto ja hermoston ytimessä ovat hermosolut. Sen ytimessä neuroni on optimoitu vastaanottamaan tietoa muilta neuroneilta, käsittelemään tätä tietoa ja lähettämään tulokset muihin soluihin, kuten tietokoneanalogi, perceptron. Perceptron ottaa syötteet, summaa ne kaikki ja välittää ne aktivointitoiminnon kautta, joka sitten määrittää lähetetäänkö lähtö ja millä tasolla. Ihmisen aivojen hermosolujen inspiroimat perceptronit ovat järjestetty kerroksiin, jotka koostuvat toisiinsa kytketyistä solmuista.

Ero syvän oppimisen ja hermoverkon välillä

Konsepti

- Neuraaliverkko, jota kutsutaan myös keinotekoiseksi hermoverkkoksi, on tietojenkäsittelymalli, joka stimuloi biologisten organismien oppimismekanismia. Se on inspiroinut idea hermoston toiminnasta. Hermosto sisältää soluja, joita kutsutaan neuroneiksi. Samoin hermostoverkot koostuvat solmuista, jotka jäljittelevät neuronien biologista toimintaa. Syvä oppiminen on sitä vastoin paljon laajempi käsite kuin keinotekoiset hermoverkot ja sisältää useita erilaisia ​​alueita kytketyistä koneista. Syväoppiminen on lähestymistapa AI: hen ja tekniikka, jonka avulla tietokonejärjestelmät voivat parantaa kokemuksen ja datan avulla.

Arkkitehtuuri

- Neuraaliverkot ovat yksinkertaisia ​​arkkitehtonisia malleja, jotka perustuvat hermoston toimintaan, ja ne on jaettu yksikerroksisiin ja monikerroksisiin hermoverkkoihin. Neuraaliverkon yksinkertaiseen hetkellistämiseen viitataan myös perceptronina. Yksikerroksisessa verkossa sisääntulojoukko kartoitetaan suoraan lähdölle käyttäen lineaarisen funktion yleistettyä variaatiota. Monikerroksisissa verkoissa, kuten nimestä voi päätellä, neuronit on järjestetty kerroksiin, joissa tulo- ja lähtökerroksen välissä on kerros neutroneja, joita kutsutaan piilotettuksi kerrokseksi. Syvän oppimisen arkkitehtuuri puolestaan ​​perustuu keinotekoisiin hermoverkkoihin.

Sovellukset

- Neuraaliverkot mahdollistavat epälineaaristen prosessien mallinnuksen, joten ne tekevät loistavia työkaluja useiden erilaisten ongelmien ratkaisemiseksi, kuten luokittelu, kuvion tunnistus, klusterointi, ennustaminen ja analysointi, hallinta ja optimointi, konekäännös, päätöksenteko, koneoppiminen, syväoppiminen ja paljon muuta . Syvän oppimisen malleja voidaan soveltaa useille aloille, mukaan lukien puheentunnistus, luonnollisen kielen käsittely, itse ajavat ajoneuvot, tietokoneavusteinen diagnoosi, äänen assistentti, äänen luominen, robotiikka, tietokonepelit, kuvan tunnistaminen, aivosyövän havaitseminen, sosiaalisen verkoston suodatus, kuvio tunnustaminen, biolääketiede ja paljon muuta.

Syvä oppiminen vs. hermoverkko: vertailukaavio

Yhteenveto

Lyhyesti sanottuna syväoppiminen on kuin polttoaine tähän digitaaliseen aikakauteen, josta on tullut aktiivinen tutkimusalue, tasoittaen tietä nykyaikaiselle koneoppimiselle, mutta ilman hermoverkkoja ei ole syvää oppimista. Syväoppiminen on kuitenkin paljon laajempi käsite kuin keinotekoiset hermoverkot ja sisältää useita erilaisia ​​kytkettyjen koneiden alueita. Neuraaliverkot ovat AI: n perusta, joka auttaa toteuttamaan syvää oppimista. Neuraaliverkot, joita kutsutaan myös keinotekoisiksi neuroverkoiksi, ovat joukko algoritmeja, jotka on mallinnettu ihmisen aivojen ja hermoston jälkeen. Yksinkertaisimpaan hermoverkkoon viitataan perceptronina, joka on inspiroitu ihmisen aivojen hermosolujen kautta.