A legfontosabb különbség a neurális hálózat és a mély tanulás között az, hogy a neurális hálózat az emberi agy neuronjaihoz hasonlóan működik, hogy gyorsabban hajtson végre különféle számítási feladatokat, míg a mélytanulás a gépi tanulás speciális típusa, amely utánozza az emberek által használt tanulási megközelítést. tudást szerezni.
A neurális hálózat segít prediktív modellek felépítésében összetett problémák megoldására. Másrészt a mély tanulás a gépi tanulás része. Segít a beszédfelismerés, a képfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás, az ajánlórendszerek, a bioinformatika és még sok más fejlesztésében. A neurális hálózat egy módszer a mély tanulás megvalósítására.
Mi az a neurális hálózat?
A biológiai neuronok a neurális hálózatok ihletője. Az emberi agyban több millió idegsejt található, és az információ az egyik neuronról a másikra halad. A neurális hálózatok ezt a forgatókönyvet használják. Az agyhoz hasonló számítógépes modellt hoznak létre. Összetett számítási feladatokat gyorsabban tud végrehajtani, mint egy szokásos rendszer.
01. ábra: Neurális hálózat blokkdiagramja
A neurális hálózatban a csomópontok csatlakoznak egymáshoz. Minden csatlakozásnak súlya van. Ha a csomópontok bemenetei x1, x2, x3, … és a megfelelő súlyok w1, w2, w3, …, akkor a nettó bemenet (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Miután a nettó bemenetet alkalmazza az aktiválási funkcióhoz, kiadja a kimenetet. Az aktiválási függvény lehet lineáris vagy szigmoid függvény.
Y=F(y)
Ha ez a kimenet eltér a kívánt kimenettől, a súly újra beáll, és ez a folyamat a kívánt kimenet eléréséig folytatódik. Ez a frissítési súly a visszaszaporítási algoritmus szerint történik.
Két neurális hálózati topológia létezik, az előrecsatolás és a visszacsatolás. Az előrecsatolt hálózatoknak nincs visszacsatolási hurok. Más szóval, a jelek csak a bemenetről a kimenetre áramlanak. A visszacsatolt hálózatok tovább osztódnak egyrétegű és többrétegű neurális hálózatokra.
Hálózattípusok
Egyrétegű hálózatokban a bemeneti réteg csatlakozik a kimeneti réteghez. A többrétegű neurális hálózatnak több rétege van a bemeneti és a kimeneti réteg között. Ezeket a rétegeket rejtett rétegeknek nevezzük. A másik hálózattípus, a visszacsatoló hálózatok visszacsatolási útvonalakkal rendelkeznek. Ezenkívül lehetőség van az információ átadására mindkét félnek.
02. ábra: Többrétegű neurális hálózat
A neurális hálózat úgy tanul, hogy módosítja a csomópontok közötti kapcsolat súlyát. Három tanulási típus létezik, mint például a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a megerősített tanulás. Felügyelt tanulás esetén a hálózat a bemeneti vektornak megfelelő kimeneti vektort biztosít. Ezt a kimeneti vektort összehasonlítja a kívánt kimeneti vektorral. Ha eltérés van, a súlyok módosulnak. Ez a folyamat addig folytatódik, amíg a tényleges kimenet meg nem egyezik a kívánt kimenettel.
Felügyelet nélküli tanulás során a hálózat önmagában azonosítja a mintákat és jellemzőket a bemeneti adatokból és a bemeneti adatok viszonyából. Ebben a tanulásban a hasonló típusú bemeneti vektorok egyesülve fürtöket hoznak létre. Amikor a hálózat új bemeneti mintát kap, a kimenetet megadja, megadva azt az osztályt, amelyhez a bemeneti minta tartozik. A megerősítő tanulás elfogad némi visszajelzést a környezettől. Ezután a hálózat megváltoztatja a súlyokat. Ezek a módszerek egy neurális hálózat betanításához. Összességében a neurális hálózatok segítenek különféle mintafelismerési problémák megoldásában.
Mi az a mélytanulás?
A mély tanulás előtt fontos megvitatni a gépi tanulást. Lehetővé teszi a számítógép számára, hogy kifejezetten programozás nélkül tanuljon. Más szavakkal, segít öntanuló algoritmusok létrehozásában az adatok elemzéséhez és a döntések meghozatalához szükséges minták felismeréséhez. Az általános gépi tanulásnak azonban van néhány korlátozása. Először is, nehéz nagy dimenziós adatokkal vagy rendkívül nagy bemeneti és kimeneti készlettel dolgozni. Nehéz lehet a funkciók kibontása is.
A mélyreható tanulás megoldja ezeket a problémákat. Ez a gépi tanulás egy speciális típusa. Segít olyan tanulási algoritmusok felépítésében, amelyek az emberi agyhoz hasonlóan működnek. A mély neurális hálózatok és a visszatérő neurális hálózatok néhány mély tanulási architektúra. A mély neurális hálózat több rejtett rétegből álló neurális hálózat. Az ismétlődő neurális hálózatok memóriát használnak a bemeneti sorozatok feldolgozására.
Mi a különbség a neurális hálózat és a mély tanulás között?
A neurális hálózat egy olyan rendszer, amely az emberi agy neuronjaihoz hasonlóan működik, hogy gyorsabban hajtson végre különféle számítási feladatokat. A mély tanulás a gépi tanulás egy speciális típusa, amely utánozza az emberek által a tudás megszerzésére használt tanulási megközelítést. A neurális hálózat egy módszer a mély tanulás elérésére. Másrészt a Deep Leaning a Machine Leaning egy speciális formája. Ez a fő különbség a neurális hálózat és a mély tanulás között
Összefoglaló – Neurális hálózat vs Deep Learning
A neurális hálózat és a mély tanulás között az a különbség, hogy a neurális hálózat az emberi agy neuronjaihoz hasonlóan működik, hogy gyorsabban hajtson végre különféle számítási feladatokat, míg a mélytanulás a gépi tanulás egy speciális típusa, amely az emberek által használt tanulási megközelítést utánozza. tudás.
