Perbezaan antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam

The Perbezaan utama antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam ialah Rangkaian saraf beroperasi serupa dengan neuron di otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan lebih cepat sementara pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan.

Rangkaian saraf membantu membina model ramalan untuk menyelesaikan masalah yang rumit. Sebaliknya, pembelajaran mendalam adalah sebahagian daripada pembelajaran mesin. Ia membantu membangunkan pengiktirafan pertuturan, pengiktirafan imej, pemprosesan bahasa semulajadi, sistem cadangan, bioinformatik dan banyak lagi. Rangkaian saraf adalah kaedah untuk melaksanakan pembelajaran mendalam.

Kandungan

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu Rangkaian Neural
3. Apa itu pembelajaran mendalam
4. Perbandingan sampingan - Rangkaian saraf vs pembelajaran mendalam dalam bentuk jadual
5. Ringkasan

Apa itu Rangkaian Neural?

Neuron Biologi adalah inspirasi untuk rangkaian saraf. Terdapat berjuta -juta neuron dalam otak manusia dan proses maklumat dari satu neuron ke yang lain. Rangkaian saraf menggunakan senario ini. Mereka membuat model komputer yang serupa dengan otak. Ia dapat melaksanakan tugas kompleks pengiraan lebih cepat daripada sistem biasa.

Rajah 01: Rajah Blok Rangkaian Neural

Dalam rangkaian saraf, nod bersambung antara satu sama lain. Setiap sambungan mempunyai berat badan. Apabila input ke nod adalah x1, x2, x3, ... dan berat yang sepadan ialah W1, W2, W3, ... maka input bersih (y) adalah,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 + .. .

Setelah menggunakan input bersih ke fungsi pengaktifan, ia memberikan output. Fungsi pengaktifan boleh berfungsi linear atau sigmoid.

Y = f (y)

Sekiranya output ini berbeza dari output yang dikehendaki, beratnya diselaraskan lagi dan proses ini berterusan sehingga mendapat output yang dikehendaki. Berat pengemaskinian ini berlaku mengikut algoritma backpropagation.

Terdapat dua topologi rangkaian saraf yang disebut feedforward dan maklum balas. Rangkaian Feedforward tidak mempunyai gelung maklum balas. Dengan kata lain, isyarat hanya mengalir dari input ke output. Rangkaian Feedforward terus membahagikan ke satu lapisan dan rangkaian saraf pelbagai lapisan.

Jenis Rangkaian

Dalam rangkaian lapisan tunggal, lapisan input menyambung ke lapisan output. Rangkaian saraf pelbagai lapisan mempunyai lebih banyak lapisan antara lapisan input dan lapisan output. Lapisan tersebut dipanggil Lapisan Tersembunyi. Jenis rangkaian lain yang merupakan rangkaian maklum balas mempunyai laluan maklum balas. Lebih -lebih lagi, ada kemungkinan untuk menyampaikan maklumat ke kedua -dua belah pihak.

Rajah 02: Rangkaian Neural Multilayer

Rangkaian saraf belajar dengan mengubah suai berat hubungan antara nod. Terdapat tiga jenis pembelajaran, seperti pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan dan pembelajaran tetulang. Dalam pembelajaran yang diawasi, rangkaian akan memberikan vektor output mengikut vektor input. Vektor output ini dibandingkan dengan vektor output yang dikehendaki. Sekiranya terdapat perbezaan, berat akan mengubah suai. Proses ini berterusan sehingga output sebenar sesuai dengan output yang dikehendaki.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, rangkaian mengenal pasti corak dan ciri dari data input dan hubungan untuk data input dengan sendirinya. Dalam pembelajaran ini, vektor input jenis yang sama menggabungkan untuk membuat kelompok. Apabila rangkaian mendapat corak input baru, ia akan memberikan output yang menentukan kelas yang mana corak input itu dimiliki. Pembelajaran pengukuhan menerima maklum balas dari persekitaran. Kemudian rangkaian mengubah berat.  Itu adalah kaedah untuk melatih rangkaian saraf. Secara keseluruhan, rangkaian saraf membantu menyelesaikan pelbagai masalah pengenalan corak.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Sebelum pembelajaran mendalam, penting untuk membincangkan pembelajaran mesin. Ia memberikan keupayaan untuk komputer untuk belajar tanpa diprogramkan secara eksplisit. Dengan kata lain, ia membantu mewujudkan algoritma pembelajaran diri untuk menganalisis data dan mengenali corak untuk membuat keputusan. Tetapi, terdapat beberapa batasan adalah pembelajaran mesin umum. Pertama, sukar untuk bekerja dengan data dimensi tinggi atau set input dan output yang sangat besar. Mungkin juga sukar untuk melakukan pengekstrakan ciri.

Pembelajaran mendalam menyelesaikan masalah ini. Ia adalah jenis pembelajaran mesin khas. Ia membantu membina algoritma pembelajaran yang boleh berfungsi serupa dengan otak manusia. Rangkaian saraf yang mendalam dan rangkaian saraf berulang adalah beberapa seni bina pembelajaran mendalam. Rangkaian saraf yang mendalam adalah rangkaian saraf dengan pelbagai lapisan tersembunyi. Rangkaian saraf berulang Gunakan memori untuk memproses urutan input.

Apakah perbezaan antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam?

Rangkaian Neural adalah sistem yang beroperasi serupa dengan neuron di otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan lebih cepat. Pembelajaran Deep adalah jenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan oleh manusia untuk mendapatkan pengetahuan. Rangkaian Neural adalah kaedah untuk mencapai pembelajaran mendalam. Sebaliknya, Leaning Deep adalah bentuk khas mesin bersandar. Ini adalah perbezaan utama antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam

Ringkasan -Rangkaian Neural vs Pembelajaran Deep

Perbezaan antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf beroperasi sama dengan neuron di otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan lebih cepat sementara pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan.

Rujukan:

1."Apakah pembelajaran mendalam (rangkaian saraf yang mendalam)? - Definisi dari Whatis.com."SearchenterPriseai. Terdapat di sini 
2."Pembelajaran yang mendalam."Wikipedia, Yayasan Wikimedia, 30 Mei 2018. Terdapat di sini  
3.Edurekain. Apa itu Pembelajaran Deep | Pembelajaran Deep Sederhana | Tutorial Pembelajaran Deep | Edureka, Edureka!, 10 Mei 2017. Terdapat di sini   
4.Tutorial titik. "Blok bangunan rangkaian neural buatan."Tutorial Point, 8 Jan. 2018. Terdapat di sini  

Ihsan gambar:

1.'Rangkaian Neural Buatan' By Geetika Saini - Kerja Sendiri, (CC BY -SA 4.0) melalui Commons Wikimedia  
2.'MultilayerneuralNetworkbigger English'by MultilayerneuralNetwork_english.PNG: Chrislbderivative Work: - Hellknowz ▎Talk ▎Enwp Talk (CC BY -SA 3.0) melalui Commons Wikimedia