Ero hermostoverkon ja syvän oppimisen välillä

avainero hermoverkon ja syvän oppimisen välillä on se hermoverkko toimii samalla tavalla kuin aivojen neuronit suorittaakseen erilaisia ​​laskentatehtäviä nopeammin, kun taas syväoppiminen on erityinen koneoppintyyppi, joka jäljittelee oppimislähestymistapaa, jota ihmiset käyttävät tiedon hankkimiseen..

Neuraaliverkko auttaa rakentamaan ennustavia malleja monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi. Toisaalta syväoppiminen on osa koneoppimista. Se auttaa kehittämään puheentunnistusta, kuvan tunnistamista, luonnollista kielenkäsittelyä, suositusjärjestelmiä, bioinformatiikkaa ja monia muita. Neuraaliverkko on menetelmä syvän oppimisen toteuttamiseksi.

SISÄLLYS

1. Yleiskatsaus ja keskeiset erot
2. Mikä on hermoverkko
3. Mikä on syväoppiminen
4. Vertailu rinnakkain - hermoverkko vs. syväoppiminen taulukkomuodossa
5. Yhteenveto

Mikä on hermoverkko?

Biologiset hermosolut ovat hermoverkkojen inspiraatio. Ihmisen aivoissa ja miljoonissa neuroneissa on miljoonia neuroneja. Neuraaliset verkot käyttävät tätä skenaariota. He luovat aivoihin samanlaisen tietokonemallin. Se pystyy suorittamaan laskennallisia monimutkaisia ​​tehtäviä nopeammin kuin tavallinen järjestelmä.

Kuva 01: Neuraaliverkon lohkokaavio

Neuraalisessa verkossa solmut muodostavat yhteyden toisiinsa. Jokaisella yhteydellä on paino. Kun solmujen tulot ovat x1, x2, x3,… ja vastaavat painot ovat w1, w2, w3,…, nettotulo (y) on,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .

Kun verkkotulo on kohdistettu aktivointitoimintoon, se antaa lähtöä. Aktivointitoiminto voi olla lineaarinen tai sigmoiditoiminto.

Y = F (y)

Jos tämä lähtö poikkeaa halutusta ulostulosta, painoa säädetään uudelleen ja tämä prosessi jatkuu, kunnes saadaan haluttu lähtö. Tämä päivityspaino tapahtuu takaisinpropagaatioalgoritmin mukaan.

On olemassa kaksi hermostoverkkotopologiaa, joita kutsutaan feedforward ja tagasiside. Feedforward-verkoilla ei ole palautussilmukkaa. Toisin sanoen signaalit virtaavat vain tulosta lähtöön. Eteenpäin suuntautuvat verkot jakautuvat edelleen yhdeksi ja monikerroksiseksi hermoverkoksi.

Verkkotyypit

Yksikerroksisissa verkoissa tulokerros muodostaa yhteyden lähtökerrokseen. Monikerroksisessa hermoverkossa on enemmän kerroksia tulo- ja lähtökerroksen välillä. Näitä kerroksia kutsutaan piilotetuiksi kerroksiksi. Toisella verkkotyypillä, joka on palauteverkostot, on palautepolkuja. Lisäksi on mahdollista välittää tietoa molemmille osapuolille.

Kuva 02: Monikerroksinen hermoverkko

Neuraali verkko oppii muokkaamalla solmujen välisen yhteyden painoja. Oppimistyyppejä on kolme, kuten ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen ja vahvistusoppiminen. Ohjatussa oppimisessa verkko tarjoaa lähtövektorin tulovektorin mukaan. Tätä lähtövektoria verrataan haluttuun lähtövektoriin. Jos on eroa, painot muuttuvat. Prosesseja jatketaan, kunnes todellinen lähtö vastaa haluttua lähtöä.

Valvomattomassa oppimisessa verkko tunnistaa tulotietojen kuviot ja piirteet sekä syöttötietojen suhteen itse. Tässä oppimisessa saman tyyppiset syöttövektorit yhdistyvät klusterien luomiseksi. Kun verkko saa uuden syöttökuvion, se antaa ulostulon, joka määrittelee luokan, johon kyseinen syöttökuvio kuuluu. Vahvistava oppiminen hyväksyy palautetta ympäristöstä. Sitten verkko muuttaa painoja. Nämä ovat menetelmät hermoverkon kouluttamiseksi. Kaiken kaikkiaan hermostoverkot auttavat ratkaisemaan erilaisia ​​kuvontunnistusongelmia.

Mikä on syvä oppiminen?

Ennen syvää oppimista on tärkeää keskustella koneoppimisesta. Se antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman nimenomaisesti ohjelmoitua. Toisin sanoen se auttaa luomaan itseoppivia algoritmeja tietojen analysoimiseksi ja mallien tunnistamiseksi päätöksenteossa. Mutta yleiseen koneoppimiseen on joitain rajoituksia. Ensinnäkin on vaikea työskennellä korkean ulottuvuuden datan tai erittäin suuren tulo- ja lähtöjoukon kanssa. Ominaisuuksien erottaminen voi myös olla vaikeaa.

Syvä oppiminen ratkaisee nämä kysymykset. Se on erityinen koneoppiminen. Se auttaa rakentamaan oppimisalgoritmeja, jotka voivat toimia ihmisen aivojen tavoin. Syvät hermoverkot ja toistuvat hermoverkot ovat joitain syvän oppimisen arkkitehtuureja. Syvä hermoverkko on hermoverkko, jossa on useita piilotettuja kerroksia. Toistuvat hermoverkot käyttävät muistia syötteiden sekvenssien prosessointiin.

Mikä on ero hermostoverkon ja syvän oppimisen välillä?

Neuraaliverkko on järjestelmä, joka toimii samanlaisena kuin ihmisen aivojen neuronit suorittamaan erilaisia ​​laskentatehtäviä nopeammin. Syväoppiminen on erityinen koneoppiminen, joka jäljittelee oppimislähestymistapaa, jota ihmiset käyttävät tiedon hankkimiseen. Neuraaliverkko on menetelmä syvän oppimisen saavuttamiseksi. Toisaalta Deep Leaning on koneen kaltevuuden erityinen muoto. Tämä on tärkein ero hermoverkon ja syvän oppimisen välillä

Yhteenveto - hermoverkko vs. syväoppiminen

Ero hermoverkon ja syvän oppimisen välillä on se, että hermoverkko toimii samalla tavalla kuin ihmisen aivojen neuronit suorittaakseen erilaisia ​​laskentatehtäviä nopeammin, kun taas syväoppiminen on erityinen koneoppintyyppi, joka jäljittelee oppimislähestymistapaa, jota ihmiset käyttävät tiedon hankkimiseen..

Viite:

1. “Mikä on syväoppiminen (syvähermoverkko)? - Määritelmä sivustolta WhatIs.com. ” SearchEnterpriseAI. Saatavilla täältä 
2. ”Syvä oppiminen”. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30. toukokuuta 2018. Saatavilla täältä  
3.edurekaIN. Mikä on syväoppiminen Yksinkertaistettu syväoppiminen Syvän oppimisen opas | Edureka, Edureka !, 10. toukokuuta 2017. Saatavilla täältä   
4.Ohjeet kohta. "Keinotekoiset hermostoverkon rakennuspalikat." Opetusohjelmat, 8. tammikuuta 2018. Saatavilla täältä  

Kuvan kohteliaisuus:

1.'Articalial Neur Network'By Geetika saini - Oma työ, (CC BY-SA 4.0) Commons Wikimedian kautta  
2.'MultiLayerNeuralNetworkBigger english'By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative work: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) Commons Wikimedia -palvelun kautta