Razlika med nevronskimi omrežji in globinskim učenjem
Z velikim prehodom v današnji tehnologiji je za preoblikovanje podjetij potrebno več kot le Big Data in Hadoop. Današnja podjetja napredujejo k AI in vključujejo strojno učenje kot svojo novo tehniko. Nevronske mreže ali povezovalni sistemi so sistemi, ki jih navdihuje naše biološko nevronsko omrežje. Tovrstni sistemi so usposobljeni za učenje in prilagajanje glede na potrebe. Na primer, če prepoznajo podobo, ko jih prepoznajo z mačkami, lahko zlahka uporabijo ta rezultat, tako da ločijo slike mačk s tistimi, ki nimajo mačk. Pri tem nimajo nobenega predhodnega znanja o lastnostih mačke, vendar razvijejo svoj nabor edinstvenih lastnosti, ki so koristne pri njihovi identifikaciji. Naslednji izraz, ki je tesno povezan s tem, je globoko učenje, znano tudi kot hierarhično učenje. To temelji na učenju predstavitev podatkov, ki so nasprotni algoritmom, ki temeljijo na nalogah. Nadalje se lahko razvrsti v nadzorovane, polnadzorovane in nenadzorovane tehnike učenja. Obstaja več arhitektur, povezanih z globinskim učenjem, kot so globoke nevronske mreže, mreže prepričanj in ponavljajoča se omrežja, katerih uporaba se nanaša na obdelavo naravnega jezika, računalniški vid, prepoznavanje govora, filtriranje družbenih omrežij, avdio prepoznavanje, bioinformatiko, strojni prevod, oblikovanje drog in seznam gre naprej in naprej. Naj v naši objavi podrobno razpravljamo o nevronskih omrežjih in poglobljenem učenju.
Primerjava med glavo in Nevronskim omrežjem proti poglobljenemu učenju (Infographics)
Ključne razlike med nevronskimi omrežji in globinskim učenjem:
Razlike med nevronskimi omrežji in globinskim učenjem so razložene v spodnjih točkah:
- Nevronske mreže uporabljajo nevrone, ki se uporabljajo za prenos podatkov v obliki vhodnih in izhodnih vrednosti. Uporabljajo se za prenos podatkov z uporabo omrežij ali povezav. Poglobljeno učenje je na drugi strani povezano s preobrazbo in ekstrakcijo lastnosti, ki poskuša vzpostaviti odnos med dražljaji in povezanimi nevronskimi odzivi, prisotnimi v možganih.
- Področja uporabe za nevronsko omrežje vključujejo sistemsko identifikacijo, upravljanje naravnih virov, nadzor procesov, nadzor vozil, kvantno kemijo, odločanje, igranje iger, prepoznavanje obrazov, prepoznavanje vzorcev, klasifikacija signalov, prepoznavanje zaporedja, prepoznavanje predmetov, finance, medicinska diagnoza, vizualizacija, rudarjenje podatkov, strojno prevajanje, filtriranje neželene e-pošte, filtriranje v družabnih omrežjih itd., medtem ko uporaba poglobljenega učenja vključuje samodejno prepoznavanje govora, prepoznavanje slik, obdelava vizualne umetnosti, obdelava naravnega jezika, odkrivanje drog in toksikologija, upravljanje odnosov s strankami, priporočila, Mobile oglaševanje, bioinformatika, obnova slike itd.
- Kritike, ki se pojavljajo pri nevronskih omrežjih, vključujejo vprašanja, kot so vprašanja o usposabljanju, teoretična vprašanja, strojna vprašanja, praktični primeri primerov kritik, hibridni pristopi, medtem ko je za poglobljeno učenje povezan s teorijo, napakami, kibernetsko grožnjo itd.
Tabela primerjave nevronskih mrež in globljega učenja
| Osnove za primerjavo | Nevronske mreže | Globoko učenje |
| Opredelitev | Razred algoritmov strojnega učenja, kjer umetni nevron tvori osnovno računalniško enoto, mreže pa se uporabljajo za opis medsebojne povezanosti | To je razred algoritmov strojnega učenja, ki uporablja več plasti nelinearnih procesnih enot za pretvorbo in ekstrakcijo funkcij. Predstavlja tudi koncepte na več hierarhičnih načinih, kar ustreza različnim nivojem abstrakcije. |
| Komponente | Nevroni: Neuron, ki je označen kot j, prejme vhod od predhodnikov nevronov pogosto v obliki identitetne funkcije, da zagotovi izhod. Priključki in uteži: Povezava je pomembna sestavina med izhodnim nevronom i in vhodnim nevronom j. Vsaka povezava se nato prepozna s težo ij. Razmnoževalna funkcija: Uporablja se za vnos za izhodni rezultat. Pravilo učenja: Uporablja se za spreminjanje parametrov nevronske mreže, tako da nastane ugoden rezultat. | Matična plošča: Čipset matične plošče je sestavni del, povezan z globokim učenjem, ki temelji zlasti na PCI-e stezah. Procesorji : Vrsta GPU-ja, potrebna za globinsko učenje, mora temeljiti na vrsti vtičnice, številu jeder in stroški procesorja. RAM, fizični pomnilnik in shranjevanje: algoritmi za globoko učenje zahtevajo veliko porabo CPU, pomnilnika in pomnilnika, zato je bogat nabor teh komponent obvezen. PSU: S povečanjem pomnilnika, CPU-ja in prostora za shranjevanje postane pomembna tudi uporaba velikega PSU-ja, dovolj za obvladovanje velike moči. |
| Arhitektura | Napajanje nevronskih mrež: Najpogostejša arhitektura vsebuje prvi sloj kot vhodni sloj, zadnji sloj pa izhodni sloj, vsi vmesni sloji pa skrite plasti. Ponavljajoča se omrežja: Ta vrsta arhitekture je sestavljena iz usmerjenih ciklov v povezavnem grafu. Tudi biološko realistične arhitekture vas lahko vrnejo od tam, kjer ste začeli. Te so zapletene za treniranje in so izjemno dinamične. Simetrično povezana omrežja: Simetrična povezava, ki drži arhitekturo, ki je bolj ali manj podobna ponavljajočim se omrežjem. Ti so po naravi omejeni zaradi svoje uporabe energijske funkcije. Simetrično povezane mreže s prikritimi omrežji so znane kot Boltzmannovi stroji, medtem ko so mreže brez skrite mreže znane kot Hopfield mreže. | Nenadzorovana preiskana omrežja: V tej arhitekturi govorimo o ne formalnem usposabljanju, vendar se mreže preiskujejo z uporabo preteklih izkušenj. Sem spadajo avtoenkoderji, mreže z globokimi prepričanji in generativne nasprotne mreže. Konvolucijska nevronska omrežja: Njegov namen je spoznati funkcije višjega reda s pomočjo zvitkov, ki izboljšajo uporabniško izkušnjo prepoznavanja slike in identifikacije. Ta arhitektura postane enostavna za prepoznavanje obrazov, uličnih znakov, platipov in drugih predmetov. Ponavljajoče se nevronske mreže: prihajajo iz družine voditeljev, ki verjamejo v pošiljanje svojih informacij skozi časovne korake. Rekurzivne nevronske mreže: označuje tudi vnos spremenljive dolžine. Primarna razlika med ponavljajočo se in rekurzivno je v tem, da ima prva možnost, da napravi hierarhične strukture v naboru podatkov o usposabljanju, medtem ko druga vsebuje informacije o tem, kako se ta hierarhična struktura vzdržuje v naboru podatkov. |
Zaključek - Nevronske mreže in poglobljeno učenje
AI je izredno močno in zanimivo področje, ki bo samo postalo vse bolj razširjeno in pomembno naprej in bo zagotovo imelo velike vplive na družbo kot celoto. Ti dve tehniki sta nekaj zelo močnih orodij AI za reševanje zapletenih problemov in se bomo v prihodnosti še naprej razvijali in rasli.
Priporočeni članek
To je vodnik za Nevronske mreže proti poglobljenemu učenju, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Najboljših 7 razlik med Data Data Mining Vs Analiza podatkov
- Strojno učenje v primerjavi z napovedno analitiko - 7 uporabnih razlik
- Data Mining Vs Vizualizacija podatkov - katera je boljša
- Business Intelligence vs BigData - 6 neverjetnih primerjav