Perbezaan antara neuroevolution dan pembelajaran mendalam

Salah satu matlamat yang paling berusaha dan panjang dalam bidang kecerdasan pengiraan adalah untuk mewujudkan mesin yang cerdas, sedar diri yang boleh meniru atau melepasi kecerdasan manusia. Mesin pintar dapat belajar, memperbaiki dirinya sendiri, dan kemudian membuat jalan sendiri ke hadapan. Kami telah datang jauh dari sistem AI lama yang baik pada tahun 1950 -an hingga ke zaman moden neurocomputation buatan. Hari ini sistem pintar ini dapat melakukan semua jenis barangan seperti menganalisis imej, mengawal kenderaan udara tanpa pemandu (UAV), memandu kereta anda, dan menjadi pembantu maya anda. Pendekatan yang paling maju hari ini untuk kecerdasan pengiraan adalah melalui neuroevolution, pendekatan evolusi untuk pembelajaran mendalam yang diilhamkan oleh otak manusia.

Apakah neuroevolution?

Neuroevolution atau Neuro-Evolution adalah subfield dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, yang memanfaatkan algoritma evolusi untuk membina rangkaian saraf buatan. Neuroevolution adalah pendekatan evolusi untuk rangkaian pembelajaran mendalam yang telah berjaya digunakan dalam domain kehidupan buatan, sistem generatif, kawalan robot, dan permainan komputer. Ia menggambarkan proses evolusi yang serupa dengan yang menjadikan otak kita, kecuali di dalam komputer. Malah, keseluruhan konsep itu diilhamkan oleh struktur otak manusia. Sangat percaya bahawa jika otak manusia dapat direplikasi dalam beberapa cara, ia akan mewujudkan kecerdasan buatan. Istilah rangkaian saraf buatan mewakili graf nod yang dihubungkan dengan pautan dengan setiap pautan yang membawa berat tertentu. Nod jauh menyerupai cara neuron di otak manusia dianjurkan. Pendekatan yang paling maju hari ini untuk kecerdasan pengiraan adalah melalui neuroevolution. Konsep ini telah digunakan secara meluas dalam domain permainan.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Pembelajaran Deep adalah teknik pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf buatan yang meniru kerja otak manusia. Mari kita ambil contoh terjemahan Google - ia menerjemahkan perenggan teks atau keseluruhan halaman dari satu bahasa ke beberapa saat. Oleh itu, anda boleh mengatakan Google Translate berdasarkan konsep pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf buatan (ANN). ANN adalah pendekatan yang diilhamkan oleh bio untuk kecerdasan pengiraan dan pembelajaran mesin. Ia menggunakan pelbagai lapisan untuk mengekstrak ciri peringkat tinggi dari data input deria mentah. Ia membolehkan sistem komputer memperbaiki pengalaman dan data. Ini adalah jenis teknik pembelajaran mesin untuk mewujudkan sistem AI yang boleh berfungsi dalam persekitaran dunia sebenar yang rumit. Pembelajaran mendalam mewakili dunia sebagai hierarki bersarang konsep di mana setiap konsep ditakrifkan berhubung dengan konsep yang lebih mudah, dan perwakilan yang lebih abstrak yang dikira dari segi kurang abstrak.

Perbezaan antara neuroevolution dan pembelajaran mendalam

Konsep

- Pembelajaran Deep adalah teknik pembelajaran mesin yang merupakan subset AI dan direka untuk meniru kerja otak manusia berkenaan dengan pemprosesan data untuk digunakan dalam pengiktirafan pertuturan, pengesanan objek, terjemahan bahasa, dan membuat keputusan. Ini adalah fungsi AI berdasarkan rangkaian saraf buatan, pendekatan yang diilhamkan bio untuk kecerdasan pengiraan dan pembelajaran mesin. Neuroevolution, sebaliknya, adalah satu bentuk AI dan pembelajaran mesin yang memanfaatkan algoritma evolusi untuk membina rangkaian saraf buatan. Ini adalah pendekatan evolusi untuk rangkaian pembelajaran mendalam yang berhasrat untuk mempermudah proses menyelesaikan tugas kompleks.

Bekerja

- Pembelajaran mendalam mewakili dunia sebagai hierarki bersarang konsep di mana setiap konsep ditakrifkan berhubung dengan konsep yang lebih mudah, dan perwakilan yang lebih abstrak yang dikira dari segi kurang abstrak. Ia membolehkan sistem komputer memperbaiki pengalaman dan data yang serupa dengan bagaimana otak manusia memproses maklumat dalam bentuk gambar, teks atau bunyi. Konsep keseluruhan neuroevolusi diilhamkan oleh struktur otak manusia - ia membina rangkaian saraf buatan menggunakan algoritma evolusi. Terdapat dua pendekatan untuk neuroevolution, yang menganggap evolusi berat sambungan rangkaian sahaja dan mereka yang mengubah kedua -dua berat sambungan dan topologi rangkaian.

Aplikasi

- Neuroevolution telah digunakan secara meluas dalam domain permainan dalam peranan seperti menilai ruang tindakan negeri permainan, pemodelan strategi lawan, pemodelan pengalaman pemain, dan sebagainya. Aplikasi yang paling biasa termasuk robot evolusi, kehidupan buatan, sistem generatif, pembelajaran tetulang, dan lain -lain. Pembelajaran Deep menggunakan rangkaian saraf yang besar untuk memahami corak kompleks dalam banyak data. Aplikasi biasa termasuk pengiktirafan imej, pengesanan penipuan, kereta memandu sendiri, pembantu maya, bot, sistem CRM, pemprosesan bahasa semula jadi, penyelidikan farmaseutikal industri, superkomputer, dan sebagainya.

Neuroevolution vs. Pembelajaran Deep: Carta Perbandingan

Ringkasan

Kedua -dua neuroevolution dan pembelajaran mendalam adalah pendekatan penyelesaian masalah yang sangat diedarkan dan serentak yang penting dalam kejayaan atau kegagalan kebanyakan masalah dan aplikasi. Konsep asas di sebalik neuroevolution adalah untuk menghasilkan rangkaian saraf buatan dengan menggunakan algoritma evolusi, algoritma pengoptimuman metaheuristik berasaskan populasi. Pengendali genetik adalah hati setiap algoritma evolusi, dan prestasi mana -mana algoritma neuroevolusi bergantung kepada mereka. Algoritma evolusi menggunakan mekanisme yang diilhamkan oleh evolusi biologi, seperti mutasi dan crossover. Pembelajaran Deep adalah teknik pembelajaran mesin berdasarkan struktur dan fungsi otak manusia dan menggunakan pelbagai lapisan untuk meliputi ciri bermakna dari data input deria mentah.