Razlika između neuronske mreže i dubokog učenja
Share
ključna razlika između neuronske mreže i dubokog učenja je to neuronska mreža djeluje slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljali različite računske zadatke dok je duboko učenje posebna vrsta strojnog učenja koja imitira pristup učenja koji ljudi koriste kako bi stekli znanje.
Neuronska mreža pomaže u izgradnji prediktivnih modela za rješavanje složenih problema. S druge strane, duboko učenje dio je strojnog učenja. Pomaže u razvoju prepoznavanja govora, prepoznavanja slike, obrade prirodnog jezika, sustava preporuka, bioinformatike i mnogih drugih. Neuronska mreža je metoda kojom se provodi duboko učenje.
SADRŽAJ
1. Pregled i ključne razlike
2. Što je neuronska mreža
3. Što je duboko učenje
4. Usporedna usporedba - Neuronska mreža vs Duboko učenje u tabelarnom obliku
5. Sažetak
Što je neuronska mreža?
Biološki neuroni su inspiracija za neuronske mreže. U ljudskom mozgu postoji milijun neurona i proces informacija s jednog neurona na drugi. Neuronske mreže koriste ovaj scenarij. Stvaraju računalni model sličan mozgu. Može obavljati složene računske zadatke brže od uobičajenog sustava.
Slika 01: Dijagram blokade neuronske mreže
U neuronskoj mreži čvorovi se međusobno povezuju. Svaka veza ima težinu. Kad su ulazi u čvorove x1, x2, x3, ... a odgovarajuće težine su w1, w2, w3, ... tada je neto ulaz (y) jednak,
y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .
Nakon što primijeni neto ulaz na funkciju aktiviranja, daje izlaz. Funkcija aktiviranja može biti linearna ili sigmoidna funkcija.
Y = F (y)
Ako se ovaj izlaz razlikuje od željenog izlaza, težina se ponovo podešava i taj postupak se nastavlja do dobivanja željenog izlaza. Ova težina ažuriranja događa se u skladu s algoritmom povratnog širenja.
Postoje dvije topologije neuronske mreže koje se nazivaju feedforward i feedback. Mreže za napajanje nemaju povratnu vezu. Drugim riječima, signali teku samo od ulaza do izlaza. Daljnje mreže se dijele na jednoslojne i višeslojne neuronske mreže.
Vrste mreža
U jednoslojnim mrežama ulazni sloj povezuje se s izlaznim slojem. Višeslojna neuronska mreža ima više slojeva između ulaznog i izlaznog sloja. Ti se slojevi nazivaju skriveni slojevi. Druga vrsta mreže koja je mreža za povratne informacije ima povratne putove. Štoviše, postoji mogućnost prosljeđivanja informacija objema stranama.
Slika 02: Višeslojna neuronska mreža
Neuronska mreža uči mijenjajući težine veze između čvorova. Postoje tri vrste učenja, poput učenja pod nadzorom, učenja bez nadzora i učenja s pojačanjima. U nadgledanom učenju mreža će osigurati izlazni vektor prema ulaznom vektoru. Taj izlazni vektor uspoređuje se sa željenim izlaznim vektorom. Ako postoji razlika, utezi će se mijenjati. Ovi se procesi nastavljaju sve dok stvarni izlaz ne odgovara željenom izlazu.
U nenadziranom učenju mreža sama identificira obrasce i značajke ulaznih podataka i odnos ulaznih podataka. U ovom se učenju ulazni vektori sličnih vrsta kombiniraju kako bi stvorili klastere. Kad mreža dobije novi unosni uzorak, dat će izlazu specificirajući klasu kojoj taj uzorak ulaza pripada. Učenje pojačanja prihvaća neke povratne informacije iz okoline. Tada mreža mijenja utege. To su metode za treniranje neuronske mreže. Općenito, neuronske mreže pomažu u rješavanju različitih problema s prepoznavanjem uzoraka.
Što je duboko učenje?
Prije dubinskog učenja, važno je razgovarati o strojnom učenju. To računalu daje mogućnost učenja bez izričito programiranog. Drugim riječima, pomaže u stvaranju algoritama samo-učenja za analizu podataka i prepoznavanje obrazaca za donošenje odluka. No, postoje ograničenja i opće strojno učenje. Prvo, teško je raditi s podacima velike dimenzije ili izuzetno velikim skupom ulaza i izlaza. Također bi moglo biti teško izvući značajku.
Duboko učenje rješava ove probleme. To je posebna vrsta strojnog učenja. Pomaže u stvaranju algoritama za učenje koji mogu funkcionirati slično ljudskom mozgu. Duboke neuronske mreže i ponavljajuće neuronske mreže neke su arhitekture dubokog učenja. Duboka neuronska mreža je neuronska mreža s više skrivenih slojeva. Ponavljajuće neuronske mreže koriste memoriju za obradu slijeda ulaza.
Koja je razlika između neuronske mreže i dubokog učenja?
Neuronska mreža je sustav koji djeluje slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljao različite računske zadatke. Duboko učenje je posebna vrsta strojnog učenja koja imitira pristup učenja koji ljudi koriste kako bi stekli znanje. Neuronska mreža metoda je postizanja dubokog učenja. S druge strane, duboko naginjanje poseban je oblik strojnog naginjanja. To je glavna razlika između neuronske mreže i dubokog učenja
Sažetak - Neuronska mreža vs duboko učenje
Razlika između neuronske mreže i dubokog učenja je u tome što neuronska mreža djeluje slično neuronima u ljudskom mozgu da brže izvršavaju različite računske zadatke dok je duboko učenje posebna vrsta strojnog učenja koja imitira pristup učenja koji ljudi koriste kako bi stekli znanje.
Referenca:
1. "Što je duboko učenje (duboka neuronska mreža)? - Definicija s WhatIs.com. " SearchEnterpriseAI. Dostupno ovdje
2. "Duboko učenje." Wikipedia, Zaklada Wikimedia, 30. svibnja 2018. Dostupno ovdje
3.edurekaIN. Što je duboko učenje | Pojednostavljeno duboko učenje | Vodič za duboko učenje | Edureka, Edureka !, 10. svibnja 2017. Dostupno ovdje
4.Tutorijalna točka. "Blokovi umjetne neuronske mreže." Točka tutorijala, 8. siječnja 2018. Dostupno ovdje
Ljubaznošću slike:
1. 'Umjetna neuronska mreža' By Geetika saini - Vlastiti rad, (CC BY-SA 4.0) putem Commons Wikimedia
2.'MultiLayerNeuralNetworkBigger english'By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative rad: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) putem Commons Wikimedia
