Разлика между невронните мрежи и задълбоченото обучение
С огромния преход в съвременните технологии са необходими повече от просто Big Data и Hadoop за преобразуване на бизнеса. Днес фирмите се насочват към AI и включват машинно обучение като своя нова техника. Невронните мрежи или системи за връзка са системи, които са вдъхновени от нашата биологична невронна мрежа. Тези видове системи са обучени да се учат и да се адаптират според нуждите. Например, в случай на разпознаване на изображение, след като бъдат идентифицирани с котки, те могат лесно да използват този набор от резултати, за да разделят изображения с котки с тези без котки. Докато правят това, те нямат никакви предварителни познания за характеристиките на котката, но те разработват свой собствен набор от уникални характеристики, които са полезни при идентифицирането им. Друг термин, който е тясно свързан с това, е дълбокото обучение, известно още като йерархично обучение. Това се основава на изучаване на представяния на данни, които са противоположни на алгоритмите, базирани на задачи. Освен това тя може да бъде категоризирана в контролирани, полу-контролирани и неподдържани техники на обучение. Има няколко архитектури, свързани с дълбокото изучаване, като дълбоки невронни мрежи, мрежи от вярвания и повтарящи се мрежи, чието приложение е свързано с обработка на естествен език, компютърно зрение, разпознаване на реч, филтриране на социални мрежи, аудио разпознаване, биоинформатика, машинен превод, дизайн на наркотици и списък продължава и продължава. Нека обсъдим подробно невронните мрежи и дълбокото обучение в нашия пост.
Сравнение между главата на Neural Networks срещу Deep learning (Инфографика)
Основни разлики между Невронните мрежи срещу задълбоченото обучение:
Разликите между невронните мрежи и задълбоченото обучение са обяснени в точките, представени по-долу:
- Невронните мрежи използват неврони, които се използват за предаване на данни под формата на входни стойности и изходни стойности. Те се използват за прехвърляне на данни с помощта на мрежи или връзки. Дълбокото обучение, от друга страна, е свързано с трансформация и извличане на характеристика, която се опитва да установи връзка между стимулите и свързаните с нея нервни реакции, присъстващи в мозъка.
- Областите на приложение за невронни мрежи включват идентификация на системата, управление на природни ресурси, контрол на процесите, контрол на превозните средства, квантова химия, вземане на решения, игра на игри, идентификация на лица, разпознаване на образи, класификация на сигнали, разпознаване на последователности, разпознаване на обекти, финанси, медицинска диагностика, визуализация, извличане на данни, машинен превод, филтриране на нежелана поща, филтриране в социални мрежи и др., докато прилагането на задълбочено обучение включва автоматично разпознаване на реч, разпознаване на изображения, обработка на визуално изкуство, обработка на естествен език, откриване на наркотици и токсикология, управление на взаимоотношенията с клиенти, двигатели с препоръки, мобилни устройства реклама, биоинформатика, възстановяване на изображения и т.н.
- Критиката, която среща невронните мрежи, включва такива като проблеми с обучението, теоретични проблеми, хардуерни проблеми, практически контрапримери към критики, хибридни подходи, докато за задълбоченото обучение е свързано с теория, грешки, кибер заплаха и т.н.
Таблица за сравняване на невронни мрежи срещу дълбоко обучение
| Основа за сравнение | Невронни мрежи | Дълбоко учене |
| дефиниция | Клас на алгоритми за машинно обучение, при които изкуственият неврон формира основната изчислителна единица, а мрежите се използват за описание на взаимното свързване помежду си | Това е клас на алгоритмите за машинно обучение, който използва многослойни нелинейни обработващи единици за преобразуване и извличане на функции. Той също така представя концепции в множество йерархични модели, което съответства на различни нива на абстракция. |
| елементи | Неврони: Невронът, който е маркиран като j, получава вход от неврони от предшественика, често под формата на функция за идентичност, за да осигури изход. Връзки и тегла: Връзката е жизненоважен компонент между изходния неврон i и входния неврон j. Всяка връзка след това се идентифицира с тегло ij. Функция за разпространение: Използва се за предоставяне на вход за получения резултат. Правило за учене: Използва се за промяна на параметрите на невронната мрежа, така че да доведе до благоприятен изход. | Дънна платка: Чипсетът на дънната платка е компонент, свързан с дълбокото обучение, който се основава особено на PCI-e платна. Процесори : Видът GPU, необходим за задълбочено обучение, трябва да се основава на типа сокет, броя на ядрата и цената на процесора. RAM, физическа памет и съхранение: Алгоритмите за дълбоко обучение изискват голямо използване на процесора, пространство за съхранение и памет и затова наличието на богат набор от тези компоненти е задължително. PSU: С увеличаването на паметта, процесора и площта за съхранение също става важно да се използва голям PSU, достатъчен за работа с огромна мощност. |
| архитектура | Feed Forward Neural Networks: Най-разпространеният вид архитектура съдържа първия слой като входен слой, докато последният е изходният слой, а всички посреднически слоеве са скритите слоеве. Повтарящи се мрежи: Този вид архитектура се състои от насочени цикли в графиката на връзката. Биологично реалистичните архитектури също могат да ви върнат от мястото, от което сте започнали. Те са сложни за трениране и са изключително динамични. Симетрично свързани мрежи: Симетрична архитектура, поддържаща връзка, която е повече или по-малко като повтарящите се мрежи. Те са ограничени по своя характер поради използването на енергийна функция. Симетрично свързани мрежи със скрити мрежи са известни като Boltzmann машини, докато тези без скритата мрежа са известни като Hopfield мрежи. | Неподдържани прегледани мрежи: В тази архитектура говорим за никакво официално обучение, но мрежите се изследват, като се използва предишен опит. Това включва автоенкодери, дълбоко вярващи мрежи и генеративни състезателни мрежи. Конволюционни невронни мрежи: Тя има за цел да научи функции от по-висок ред, използвайки свити, което подобрява потребителското изживяване за разпознаване на изображения и идентификация. Идентифицирането на лица, улични знаци, платипуси и други обекти става лесно с помощта на тази архитектура. Повтарящи се невронни мрежи: Те произхождат от семейството на хранилища, които вярват в изпращане на своята информация във времеви стъпки. Рекурсивни невронни мрежи: Той също така маркира вход с променлива дължина. Основната разлика между повтаряща се и рекурсивна е, че първата има способността да устройва йерархичните структури в базата данни за обучение, докато втората също предоставя информация за това, как се поддържа тази йерархична структура в набора от данни. |
Заключение - Невронни мрежи срещу задълбочено обучение
AI е изключително мощна и интересна област, която само ще стане по-повсеместна и важна, напредвайки и със сигурност ще има огромно въздействие върху обществото като цяло. Тези две техники са някои от най-мощните инструменти на AI за решаване на сложни проблеми и ще продължат да се развиват и растат в бъдеще, за да ги използваме.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Neural Networks vs Deep Learning, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Най-добри 7 разлика между Data Mining VS анализ на данни
- Машинно обучение срещу прогнозна аналитика - 7 полезни разлики
- Data Mining Vs Визуализация на данни - кой е по-добър
- Бизнес интелигентност срещу BigData - 6 невероятни сравнения