Diferența cheie dintre rețeaua neuronală și învățarea profundă este că rețeaua neuronală funcționează similar cu neuronii din creierul uman pentru a efectua mai rapid diverse sarcini de calcul, în timp ce învățarea profundă este un tip special de învățare automată care imită abordarea de învățare pe care oamenii o folosesc. dobândiți cunoștințe.
Rețeaua neuronală ajută la construirea de modele predictive pentru a rezolva probleme complexe. Pe de altă parte, învățarea profundă este o parte a învățării automate. Ajută la dezvoltarea recunoașterii vorbirii, recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural, sistemele de recomandare, bioinformatica și multe altele. Rețeaua neuronală este o metodă de implementare a învățării profunde.
Ce este rețeaua neuronală?
Neuronii biologici sunt inspirația pentru rețelele neuronale. Există milioane de neuroni în creierul uman și procesează informații de la un neuron la altul. Rețelele neuronale folosesc acest scenariu. Ei creează un model de computer similar cu un creier. Poate efectua sarcini complexe de calcul mai rapid decât un sistem obișnuit.
Figura 01: Diagrama blocurilor rețelei neuronale
Într-o rețea neuronală, nodurile se conectează între ele. Fiecare conexiune are o greutate. Când intrările către noduri sunt x1, x2, x3, … și ponderile corespunzătoare sunt w1, w2, w3, … atunci intrarea netă (y) este
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
După aplicarea intrării nete la funcția de activare, dă ieșirea. Funcția de activare poate fi liniară sau sigmoidă.
Y=F(y)
Dacă această ieșire este diferită de cea dorită, greutatea este ajustată din nou și acest proces continuă până la obținerea rezultatului dorit. Această greutate de actualizare are loc conform algoritmului de propagare inversă.
Există două topologii de rețele neuronale numite feedforward și feedback. Rețelele feedforward nu au buclă de feedback. Cu alte cuvinte, semnalele curg doar de la intrare la ieșire. Rețelele feedforward se împart în continuare într-un singur strat și rețele neuronale cu mai multe straturi.
Tipuri de rețea
În rețelele cu un singur strat, stratul de intrare se conectează la stratul de ieșire. Rețeaua neuronală cu mai multe straturi are mai multe straturi între stratul de intrare și cel de ieșire. Aceste straturi sunt numite straturi ascunse. Celăl alt tip de rețea, care sunt rețelele de feedback, au căi de feedback. În plus, există posibilitatea de a transmite informații ambelor părți.
Figura 02: Rețea neuronală multistrat
O rețea neuronală învață modificând greutățile conexiunii dintre noduri. Există trei tipuri de învățare, cum ar fi învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin întărire. În învățarea supravegheată, rețeaua va furniza un vector de ieșire conform vectorului de intrare. Acest vector de ieșire este comparat cu vectorul de ieșire dorit. Dacă există o diferență, greutățile se vor modifica. Aceste procese continuă până când rezultatul real se potrivește cu rezultatul dorit.
În învățarea nesupravegheată, rețeaua identifică ea însăși tiparele și caracteristicile din datele de intrare și relația pentru datele de intrare. În această învățare, vectorii de intrare de tipuri similare se combină pentru a crea clustere. Când rețeaua primește un nou model de intrare, va da rezultatul specificând clasa căreia îi aparține acel model de intrare. Învățarea prin întărire acceptă unele feedback din mediul înconjurător. Apoi rețeaua schimbă greutățile. Acestea sunt metodele de a antrena o rețea neuronală. În general, rețelele neuronale ajută la rezolvarea diferitelor probleme de recunoaștere a modelelor.
Ce este Deep Learning?
Înainte de învățarea profundă, este important să discutăm despre învățarea automată. Oferă posibilitatea unui computer de a învăța fără a fi programat în mod explicit. Cu alte cuvinte, ajută la crearea algoritmilor de auto-învățare pentru a analiza datele și a recunoaște modele pentru a lua decizii. Dar există unele limitări în ceea ce privește învățarea automată generală. În primul rând, este dificil să lucrezi cu date de dimensiuni mari sau cu un set extrem de mare de intrări și ieșiri. De asemenea, poate fi dificil să faceți extragerea caracteristicilor.
Învățarea profundă rezolvă aceste probleme. Este un tip special de învățare automată. Ajută la construirea de algoritmi de învățare care pot funcționa similar cu creierul uman. Rețelele neuronale profunde și rețelele neuronale recurente sunt câteva arhitecturi de învățare profundă. O rețea neuronală profundă este o rețea neuronală cu mai multe straturi ascunse. Rețelele neuronale recurente folosesc memoria pentru a procesa secvențe de intrări.
Care este diferența dintre rețeaua neuronală și învățarea profundă?
O rețea neuronală este un sistem care funcționează similar cu neuronii din creierul uman pentru a efectua mai rapid diverse sarcini de calcul. Învățarea profundă este un tip special de învățare automată care imită abordarea de învățare pe care oamenii o folosesc pentru a dobândi cunoștințe. Rețeaua neuronală este o metodă de a obține o învățare profundă. Pe de altă parte, Deep Leaning este o formă specială de Machine Leaning. Aceasta este diferența principală dintre rețeaua neuronală și deep learning
Rezumat – Rețeaua neuronală vs Învățare profundă
Diferența dintre rețeaua neuronală și învățarea profundă este că rețeaua neuronală funcționează similar cu neuronii din creierul uman pentru a efectua mai rapid diverse sarcini de calcul, în timp ce învățarea profundă este un tip special de învățare automată care imită abordarea de învățare pe care oamenii o folosesc pentru a obține cunoştinţe.
