Rozdiel medzi neurónovými sieťami a hlbokým učením
Vďaka obrovskému prechodu v dnešnej technológii trvá transformácia podnikov viac ako len Big Data a Hadoop. Dnešné firmy sa posúvajú smerom k AI a ako novú techniku využívajú strojové učenie. Neurónové siete alebo spojovacie systémy sú systémy inšpirované našou biologickou neurálnou sieťou. Tieto systémy sú trénované tak, aby sa učili a prispôsobovali sa podľa potreby. Napríklad v prípade rozpoznávania obrázkov, akonáhle sú identifikované s mačkami, môžu ľahko použiť tento výsledok nastavený na oddelenie obrázkov s mačkami od tých, ktoré nemajú mačky. Pritom nemajú žiadne predchádzajúce znalosti o vlastnostiach mačky, ale vyvíjajú svoj vlastný súbor jedinečných vlastností, ktoré sú užitočné pri ich identifikácii. Ďalším pojmom, ktorý s tým úzko súvisí, je hlboké vzdelávanie, ktoré sa tiež nazýva hierarchické učenie. Je to založené na reprezentáciách údajov o učení, ktoré sú v rozpore s algoritmami založenými na úlohách. Dá sa ďalej rozdeliť na učebné techniky pod dohľadom, čiastočne pod dohľadom a bez dozoru. Existuje niekoľko architektúr spojených s Deep learningom, ako sú hlboké neurónové siete, siete viery a opakujúce sa siete, ktorých aplikácia spočíva v spracovaní prirodzeného jazyka, počítačovom videní, rozpoznávaní reči, filtrovaní sociálnych sietí, rozpoznávaní zvuku, bioinformatike, strojovom preklade, dizajne liekov a zozname. pokračuje a ďalej. Poďme podrobne diskutovať o neurónové siete a hlboké vzdelávanie v našom príspevku.
Porovnanie Head to Head medzi neurónovými sieťami a hlbokým učením (infografika)
Kľúčové rozdiely medzi neurónovými sieťami a hlbokým učením:
Rozdiely medzi neurónovými sieťami a hlbokým učením sú vysvetlené v nasledujúcich bodoch:
- Neurónové siete využívajú neuróny, ktoré sa používajú na prenos údajov vo forme vstupných a výstupných hodnôt. Používajú sa na prenos údajov pomocou sietí alebo pripojení. Hlboké učenie, na druhej strane, súvisí s transformáciou a extrakciou črty, ktorá sa pokúša nadviazať vzťah medzi stimulmi a pridruženými nervovými odpoveďami prítomnými v mozgu.
- Oblasti použitia pre neurónové siete zahŕňajú identifikáciu systému, riadenie prírodných zdrojov, riadenie procesov, riadenie vozidla, kvantovú chémiu, rozhodovanie, hranie hier, identifikáciu tváre, rozpoznávanie vzorov, klasifikáciu signálov, rozpoznávanie sekvencií, rozpoznávanie objektov, financie, lekársku diagnostiku, vizualizáciu, dolovanie dát, strojový preklad, filtrovanie nevyžiadaných e-mailov, filtrovanie na sociálnych sieťach atď. keďže aplikácia hĺbkového vzdelávania zahŕňa automatické rozpoznávanie reči, rozpoznávanie obrázkov, spracovanie vizuálneho umenia, spracovanie prirodzeného jazyka, objavovanie drog a toxikológiu, správu vzťahov so zákazníkmi, motory odporúčaní, mobil reklama, bioinformatika, obnova obrazu atď.
- Medzi kritické aspekty, s ktorými sa stretávajú neurónové siete, patria napríklad otázky týkajúce sa školení, teoretických problémov, hardvérových problémov, praktických príkladov kritiky, hybridných prístupov, zatiaľ čo v prípade hlbokého učenia sa to týka teórie, chýb, počítačových hrozieb atď.
Porovnávacia tabuľka neurónových sietí vs hĺbkovým učením
| Základ pre porovnanie | Neurálne siete | Hlboké učenie |
| definícia | Algoritmy strojového učenia, v ktorých umelý neurón tvorí základnú výpočtovú jednotku a siete sa používajú na opis vzájomného prepojenia | Je to trieda algoritmov strojového učenia, ktorá využíva viacnásobné vrstvy nelineárnych procesných jednotiek na transformáciu a extrakciu prvkov. Predstavuje tiež koncepty vo viacerých hierarchických móde, ktoré zodpovedajú rôznym úrovniam abstrakcie. |
| súčasti | Neuróny: Neurón, ktorý je označený ako j, dostáva vstup od predchádzajúcich neurónov často vo forme funkcie identity, aby poskytol výstup. Spojenia a váhy: Spojenie je životne dôležitou súčasťou medzi výstupným neurónom i a vstupným neurónom j. Každé spojenie je potom identifikované váhou ij. Propagačná funkcia: Používa sa na poskytnutie vstupu pre výsledný výstup. Pravidlo učenia: Používa sa na úpravu parametrov neurónovej siete tak, aby sa dosiahol priaznivý výstup. | Základná doska: Čipová súprava základnej dosky je zložkou súvisiacou s hlbokým učením, ktorá je založená najmä na jazdných pruhoch PCI-e. Procesory : Druh GPU vyžadovaný pre Deep learning by mal byť založený na type soketu, počte jadier a nákladoch procesora. RAM, fyzická pamäť a ukladanie: Algoritmy hlbokého učenia si vyžadujú veľké využitie CPU, ukladanie a pamäť, a preto je nevyhnutné mať k dispozícii bohatú sadu týchto komponentov. PSU: S rastúcou pamäťou, procesorom a úložnou oblasťou je tiež dôležité používať dostatočne veľkú jednotku PSU na zvládnutie obrovského výkonu. |
| architektúra | Feed Forward Neural Networks: Najbežnejší druh architektúry obsahuje prvú vrstvu ako vstupnú vrstvu, zatiaľ čo posledná vrstva je výstupná vrstva a všetky sprostredkujúce vrstvy sú skrytými vrstvami. Rekurentné siete: Tento druh architektúry pozostáva z riadených cyklov v grafe pripojení. Biologicky realistické architektúry vás môžu tiež odviesť späť z miesta, kde ste začali. Je ťažké ich trénovať a sú mimoriadne dynamické. Symetricky pripojené siete: Symetrická architektúra spojenia, ktorá je viac-menej ako opakujúce sa siete. Vďaka svojej energetickej funkcii sú svojou povahou obmedzené. Symetricky spojené siete so skrytými sieťami sa nazývajú stroje Boltzmann, zatiaľ čo siete bez skrytých sietí sa nazývajú siete Hopfield. | Neupravované vopred trénované siete: V tejto architektúre nehovoríme o žiadnom formálnom školení, ale siete sú vopred trénované pomocou minulých skúseností. Patria sem autoenkodéry, siete hlbokého presvedčenia a generatívne protivníkové siete. Konvolučné neurónové siete: Jeho cieľom je naučiť sa funkcie vyššieho poriadku pomocou závratov, ktoré zlepšujú dojem používateľa z rozpoznávania a identifikácie obrázkov. Pomocou tejto architektúry sa ľahšie identifikujú tváre, značenia ulíc, platypusy a ďalšie objekty. Opakujúce sa neurónové siete: Pochádzajú z rodiny feedforwardov, ktorí veria v posielanie svojich informácií v časových krokoch. Rekurzívne neurónové siete: Označuje tiež vstup s premenlivou dĺžkou. Primárny rozdiel medzi rekurentným a rekurzívnym je v tom, že prvý má schopnosť zariadiť hierarchické štruktúry v súbore údajov o odbornej príprave, zatiaľ čo druhý obsahuje informácie o tom, ako sa táto hierarchická štruktúra v súbore údajov udržiava. |
Záver - neurónové siete vs. hlboké vzdelávanie
AI je mimoriadne silná a zaujímavá oblasť, ktorá sa stane všadeprítomnejšou a dôležitejšou vpred a určite bude mať obrovský vplyv na spoločnosť ako celok. Tieto dve techniky sú niektoré z veľmi výkonných nástrojov spoločnosti AI na riešenie zložitých problémov a budú sa v budúcnosti naďalej vyvíjať a rásť, aby sme ich mohli využiť.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca neurónovými sieťami verzus hlboké vzdelávanie, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Najlepší rozdiel medzi analýzou údajov o ťažbe dát z Vs
- Strojové učenie vs prediktívne analýzy - 7 užitočných rozdielov
- Vizualizácia dát s dolovaním údajov - ktorá je lepšia
- Business Intelligence vs BigData - 6 úžasných porovnaní