Razlika između dubokog učenja i neuronske mreže

Kako digitalno doba napreduje, brzo postaje očito da su tadašnje tehnologije budućnosti poput umjetne inteligencije (AI) i strojno učenje radikalno promijenile način na koji živimo svoj život. Oni više nisu tehnologije buduće budućnosti; U stvari, mi svakodnevno doživljavamo i svjedočimo AI-u, od pametnih digitalnih pomoćnika do preporuka pametnih pretraživača. Najistaknutija funkcija AI je vjerojatno duboko učenje. Dok je ovaj pojam prvi put povezao neuronske mreže 2000. godine Igora Aizenberga, on je postao popularan tek u posljednjih nekoliko godina. Duboko učenje jedna je od najtoplijih tehnoloških tema ovih dana s korporacijama i start-upovima koji žure da kupe komad torte. Duboko učenje je gorivo za ovo digitalno doba, ali bez neuronskih mreža nema dubokog učenja. Da pojasnimo, raspravljat ćemo njih dvoje detaljno i proučiti njihove razlike.

Duboko učenje

S ponovnom pokretanjem neuronskih mreža 2000-ih godina duboko je učenje postalo aktivno područje istraživanja i utrlo put modernom strojnom učenju. Prije toga ovaj se algoritam zvao umjetna neuronska mreža (ANN). Međutim, duboko je učenje mnogo širi pojam od umjetnih neuronskih mreža i uključuje nekoliko različitih područja povezanih strojeva. Duboko učenje pristup je AI i tehnika koja omogućava računalnim sustavima da se poboljšaju iskustvom i podacima. To je posebna vrsta metode strojnog učenja koja se temelji na umjetnim neuronskim mrežama koja omogućava računalima da rade ono što prirodno pripada ljudima. Temelji se na ideji učenja iz primjera. Učenje se može nadgledati i bez nadzora. Ideja je izgraditi modele koji nalikuju strukturama koje koristi ljudski mozak. Ovi algoritmi nadmašuju ostale algoritme strojnog učenja.

Živčana mreža

Neuronske mreže, koje se nazivaju i umjetne neuronske mreže (ANN), temelj su tehnologije dubokog učenja koja se temelji na ideji djelovanja živčanog sustava. Sve što ljudi rade, svako njihovo sjećanje i svaka akcija koju poduzimaju kontrolira živčani sustav, a u srcu živčanog sustava su neuroni. U svojoj srži, neuron je optimiziran za primanje informacija od drugih neurona, obrađivanje tih informacija i slanje rezultata drugim stanicama poput računalnog analoga, receptrona. Perceptron uzima ulaze, sažima ih i prolazi kroz aktivacijsku funkciju, koja potom određuje hoće li poslati izlaz i na kojoj razini. Perceptroni su inspirirani neuronima u ljudskom mozgu i organizirani su u slojeve koji su izrađeni od međusobno povezanih čvorova.

Razlika između dubokog učenja i neuronske mreže

Koncept

- Neuronska mreža, koja se naziva i umjetna neuronska mreža, model je obrade informacija koji stimulira mehanizam učenja bioloških organizama. Inspirirana je idejom o funkcioniranju živčanog sustava. Živčani sustav sadrži stanice koje se nazivaju neuronima. Slično tome, neuronske mreže sastoje se od čvorova koji oponašaju biološku funkciju neurona. Duboko učenje, s druge strane, mnogo je širi pojam od umjetnih neuronskih mreža i uključuje nekoliko različitih područja povezanih strojeva. Duboko učenje pristup je AI i tehnika koja omogućava računalnim sustavima da se poboljšaju iskustvom i podacima.

Arhitektura

- Neuronske mreže su jednostavni arhitektonski modeli temeljeni na načinu funkcioniranja živčanog sustava i podijeljeni su u jednoslojne i višeslojne neuronske mreže. Jednostavna instancija neuronske mreže naziva se i perceptron. U jednoslojnoj mreži skup ulaza izravno se preslikava na izlaz pomoću generalizirane varijacije linearne funkcije. U višeslojnim mrežama, kao što i ime sugerira, neuroni su raspoređeni u slojeve u kojima je sloj neutrona zabrijan između ulaznog i izlaznog sloja, što nazivamo skrivenim slojem. S druge strane, arhitektura dubokog učenja temelji se na umjetnim neuronskim mrežama.

Prijave

- Neuronske mreže omogućuju modeliranje nelinearnih procesa, pa čine odlične alate za rješavanje nekoliko različitih problema kao što su klasifikacija, prepoznavanje uzoraka, grupiranje, predviđanje i analiza, kontrola i optimizacija, strojni prijevod, donošenje odluka, strojno učenje, dubinsko učenje i još mnogo toga , Modeli dubokog učenja mogu se primijeniti na raznim područjima, uključujući prepoznavanje govora, obradu prirodnog jezika, vlastita vozila, računalnu dijagnozu, glasovni asistent, stvaranje zvuka, robotiku, računalne igre, prepoznavanje slike, otkrivanje raka mozga, filtriranje društvenih mreža, obrazac prepoznavanje, biomedicina i još mnogo toga.

Deep Learning vs. Neural Network: Usporedni grafikon

Sažetak

Ukratko, Duboko učenje je kao gorivo za ovo digitalno doba koje je postalo aktivno područje istraživanja i utrlo put modernom strojnom učenju, ali bez neuronskih mreža nema dubokog učenja. Međutim, duboko je učenje mnogo širi pojam od umjetnih neuronskih mreža i uključuje nekoliko različitih područja povezanih strojeva. Neuronske mreže osnovni su temelj AI koji pomaže implementirati duboko učenje. Neuronske mreže, koje se nazivaju i umjetnim neuronskim mrežama, skup su algoritama po uzoru na ljudski mozak i živčani sustav. Najjednostavnija neuronska mreža naziva se perceptron, koji su inspirirani neuronima u ljudskom mozgu.