Perbezaan antara pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf

Apabila era digital berlangsung, dengan cepat menjadi jelas bahawa teknologi masa depan seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin secara radikal telah mengubah cara kita menjalani kehidupan kita. Mereka bukan teknologi masa depan yang akan datang lagi; Malah, kami kini mengalami dan menyaksikan AI setiap hari, dari pembantu digital pintar ke cadangan enjin carian pintar. Fungsi AI yang paling menonjol mungkin pembelajaran mendalam. Walaupun istilah ini pertama kali dikaitkan dengan rangkaian saraf pada tahun 2000 oleh Igor Aizenberg, ia hanya menjadi popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Pembelajaran Deep adalah salah satu topik teknologi paling hangat hari ini dengan syarikat dan permulaan bergegas untuk mempunyai sekeping pai. Pembelajaran Deep adalah seperti bahan bakar ke era digital ini tetapi tanpa rangkaian saraf, tidak ada pembelajaran mendalam. Oleh itu, untuk menjelaskan, kami akan membincangkan kedua -dua secara terperinci dan mengkaji perbezaan mereka.

Pembelajaran mendalam

Dengan pengukuhan semula rangkaian saraf pada tahun 2000 -an, pembelajaran mendalam telah menjadi bidang penyelidikan yang aktif, membuka jalan untuk pembelajaran mesin moden. Sebelum ini, algoritma ini dipanggil rangkaian saraf buatan (ANN). Walau bagaimanapun, pembelajaran mendalam adalah konsep yang lebih luas daripada rangkaian saraf buatan dan termasuk beberapa bidang yang berbeza dari mesin yang bersambung. Pembelajaran Deep adalah pendekatan kepada AI dan teknik yang membolehkan sistem komputer meningkatkan pengalaman dan data. Ini adalah kaedah pembelajaran mesin tertentu berdasarkan rangkaian saraf buatan yang membolehkan komputer melakukan apa yang berlaku secara semula jadi kepada manusia. Ia berdasarkan idea pembelajaran dari contoh. Pembelajaran boleh diawasi dan tidak diselia. Idea ini adalah untuk membina model yang menyerupai struktur yang digunakan oleh otak manusia. Algoritma ini melepasi algoritma pembelajaran mesin lain.

Rangkaian neural

Rangkaian Neural, juga dikenali sebagai Rangkaian Neural Buatan (ANN), adalah asas teknologi pembelajaran mendalam berdasarkan idea bagaimana sistem saraf beroperasi. Segala -galanya manusia lakukan, setiap ingatan yang mereka ada dan setiap tindakan yang mereka ambil dikawal oleh sistem saraf dan di tengah -tengah sistem saraf adalah neuron. Pada terasnya, neuron dioptimumkan untuk menerima maklumat dari neuron lain, memproses maklumat ini dan menghantar hasilnya ke sel -sel lain seperti analog komputer, perceptron. Perceptron mengambil input, merangkum semuanya, dan melewati mereka melalui fungsi pengaktifan, yang kemudiannya menentukan sama ada untuk menghantar output dan pada tahap apa. Perceptron diilhamkan oleh neuron di otak manusia dan dianjurkan dalam lapisan yang diperbuat daripada nod yang saling berkaitan.

Perbezaan antara pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf

Konsep

- Rangkaian Neural, juga dikenali sebagai Rangkaian Neural Buatan, adalah model pemprosesan maklumat yang merangsang mekanisme pembelajaran organisma biologi. Ia diilhamkan oleh idea bagaimana sistem saraf beroperasi. Sistem saraf mengandungi sel yang disebut sebagai neuron. Begitu juga, rangkaian saraf terdiri daripada nod yang meniru fungsi biologi neuron. Pembelajaran yang mendalam, sebaliknya, adalah konsep yang lebih luas daripada rangkaian saraf buatan dan termasuk beberapa bidang yang berbeza dari mesin yang bersambung. Pembelajaran Deep adalah pendekatan kepada AI dan teknik yang membolehkan sistem komputer meningkatkan pengalaman dan data.

Seni bina

- Rangkaian saraf adalah model seni bina yang mudah berdasarkan bagaimana sistem saraf berfungsi dan dibahagikan kepada rangkaian saraf tunggal dan pelbagai lapisan. Instantiasi mudah rangkaian saraf juga dirujuk sebagai perceptron. Dalam rangkaian satu lapisan, satu set input dipetakan terus ke output menggunakan variasi umum fungsi linear. Dalam rangkaian pelbagai lapisan, seperti namanya, neuron disusun dalam lapisan, di mana lapisan neutron diapit di antara lapisan input dan lapisan output, yang dipanggil lapisan tersembunyi. Senibina Pembelajaran Deep, sebaliknya, berdasarkan rangkaian saraf buatan.

Aplikasi

- Rangkaian saraf membolehkan pemodelan proses bukan linear, jadi mereka membuat alat yang hebat untuk menyelesaikan beberapa masalah yang berbeza seperti klasifikasi, pengiktirafan corak, kluster, ramalan dan analisis, kawalan dan pengoptimuman, terjemahan mesin, membuat keputusan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan banyak lagi. Model pembelajaran yang mendalam boleh digunakan untuk pelbagai bidang termasuk pengiktirafan pertuturan, pemprosesan bahasa semulajadi, kenderaan memandu sendiri, diagnosis bantuan komputer, pembantu suara, penciptaan bunyi, robotik, permainan komputer, pengiktirafan imej, pengesanan kanser otak, penapisan rangkaian sosial, corak pengiktirafan, bioperubatan, dan banyak lagi.

Pembelajaran dalam vs. Rangkaian Neural: Carta Perbandingan

Ringkasan

Ringkas. Walau bagaimanapun, pembelajaran mendalam adalah konsep yang lebih luas daripada rangkaian saraf buatan dan termasuk beberapa bidang yang berbeza dari mesin yang bersambung. Rangkaian Neural adalah asas asas AI yang membantu melaksanakan pembelajaran mendalam. Rangkaian saraf, juga dipanggil sebagai rangkaian saraf buatan, adalah satu set algoritma yang dimodelkan selepas otak manusia dan sistem saraf. Rangkaian saraf yang paling mudah dirujuk sebagai perceptron, yang diilhamkan oleh neuron di otak manusia.