Skirtumas tarp gilaus mokymosi ir neuroninio tinklo

Vystantis skaitmeninei erai, greitai paaiškėja, kad tuometinės ateities technologijos, pavyzdžiui, dirbtinis intelektas (AI) ir mašinų mokymasis, kardinaliai pakeitė mūsų gyvenimo būdą. Tai jau nėra ateities ateities technologijos; Tiesą sakant, mes kasdien patiriame ir stebime AI, pradedant nuo intelektualių skaitmeninių padėjėjų ir baigiant išmaniųjų paieškos sistemų rekomendacijomis. Ryškiausia PG funkcija yra gilus mokymasis. Nors Igoris Aizenbergas šį terminą pirmą kartą siejo su neuroniniais tinklais 2000 m., Jis išpopuliarėjo tik per pastaruosius kelerius metus. Gilus mokymasis yra viena iš aktualiausių šių dienų technologijų temų, kai korporacijos ir pradedančios įmonės skuba turėti pyrago gabalėlį. Gilus mokymasis yra tarsi šios skaitmeninės eros degalai, tačiau be neuroninių tinklų nėra gilaus mokymosi. Taigi, norėdami paaiškinti, mes išsamiai aptarsime du ir ištirsime jų skirtumus.

Gilus mokymasis

2000-aisiais atnaujinus neuroninius tinklus, giluminis mokymasis tapo aktyvia tyrimų sritimi, atveriančia kelią šiuolaikiniam mašinų mokymuisi. Anksčiau šis algoritmas buvo vadinamas dirbtiniu neuronų tinklu (ANN). Tačiau gilus mokymasis yra daug platesnė sąvoka nei dirbtiniai neuroniniai tinklai ir apima kelias skirtingas prijungtų mašinų sritis. Giluminis mokymasis yra požiūris į PG ir technika, leidžianti kompiuterinėms sistemoms tobulėti, turint patirties ir duomenų. Tai yra tam tikras natūralaus mokymosi metodas, pagrįstas dirbtiniais neuroniniais tinklais ir leidžiantis kompiuteriams daryti tai, kas žmonėms atrodo natūraliai. Tai grindžiama mintimi mokytis iš pavyzdžio. Mokymasis gali būti prižiūrimas ir neprižiūrimas. Idėja yra sukurti modelius, primenančius žmogaus smegenų naudojamas struktūras. Šie algoritmai pranoksta kitų rūšių mašininio mokymosi algoritmus.

Neuroninis tinklas

Neuroniniai tinklai, dar vadinami dirbtiniais neuronų tinklais (ANN), yra gilaus mokymosi technologijos, pagrįstos idėja, kaip veikia nervų sistema, pamatas. Viską, ką daro žmonės, kiekvieną jų turimą atmintį ir kiekvieną jų atliekamą veiksmą kontroliuoja nervų sistema, o nervų sistemos esmė yra neuronai. Esmė yra, kad neuronas yra optimizuotas priimti informaciją iš kitų neuronų, apdoroti šią informaciją ir siųsti rezultatus kitoms ląstelėms, panašiai kaip kompiuterio analogas, perceptronas. Perceptronas priima įvestis, jas susumuoja ir perduoda per aktyvavimo funkciją, kuri nustato, ar siųsti išvestį, ir kokiu lygiu. Perceptronai yra įkvėpti neuronų, esančių žmogaus smegenyse, ir yra išdėstyti sluoksniais, sudarytais iš sujungtų mazgų.

Skirtumas tarp giluminio mokymosi ir neuroninio tinklo

Koncepcija

- Neuroninis tinklas, dar vadinamas dirbtiniu neuronų tinklu, yra informacijos apdorojimo modelis, stimuliuojantis biologinių organizmų mokymosi mechanizmą. Tai įkvėpė idėja, kaip veikia nervų sistema. Nervų sistemoje yra ląstelių, kurios vadinamos neuronais. Taip pat neuroninius tinklus sudaro mazgai, imituojantys biologinę neuronų funkciją. Kita vertus, gilus mokymasis yra daug platesnė sąvoka nei dirbtiniai neuroniniai tinklai ir apima kelias skirtingas prijungtų mašinų sritis. Giluminis mokymasis yra požiūris į PG ir technika, leidžianti kompiuterinėms sistemoms tobulėti, turint patirties ir duomenų.

Architektūra

- Neuroniniai tinklai yra paprasti architektūriniai modeliai, pagrįsti tuo, kaip veikia nervų sistema, ir yra suskirstyti į vieno ir daugiasluoksnius neuroninius tinklus. Paprastas nervinio tinklo momentinis momentas dar vadinamas perceptronu. Vieno sluoksnio tinkle įvesties rinkinys yra tiesiogiai suplanuojamas ant išvesties, naudojant apibendrintą tiesinės funkcijos kitimą. Daugiasluoksniuose tinkluose, kaip rodo pavadinimas, neuronai yra išdėstyti sluoksniais, kuriuose tarp įvesties ir išvesties sluoksnių yra dedamas neutronų sluoksnis, kuris vadinamas paslėptuoju sluoksniu. Kita vertus, giluminio mokymosi architektūra remiasi dirbtiniais neuroniniais tinklais.

Programos

- Neuroniniai tinklai leidžia modeliuoti netiesinius procesus, todėl jie yra puikūs įrankiai, skirti išspręsti keletą skirtingų problemų, tokių kaip klasifikavimas, modelio atpažinimas, grupavimas, numatymas ir analizė, valdymas ir optimizavimas, mašininis vertimas, sprendimų priėmimas, mašininis mokymasis, gilus mokymasis ir dar daugiau. . Giluminio mokymosi modeliai gali būti taikomi įvairiose srityse, įskaitant kalbos atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą, savarankiškai vairuojančias transporto priemones, kompiuterinę diagnostiką, balso asistentą, garso kūrimą, robotiką, kompiuterinius žaidimus, vaizdo atpažinimą, smegenų vėžio nustatymą, socialinių tinklų filtravimą, modelį. pripažinimas, biomedicina ir dar daugiau.

Gilus mokymasis prieš neuroninį tinklą: palyginimo diagrama

Santrauka

Trumpai tariant, giluminis mokymasis yra tarsi kuras į šią skaitmeninę erą, kuri tapo aktyvia tyrimų sritimi ir atveria kelią šiuolaikiniam mašinų mokymuisi, tačiau be neuroninių tinklų nėra gilaus mokymosi. Tačiau gilus mokymasis yra daug platesnė sąvoka nei dirbtiniai neuroniniai tinklai ir apima kelias skirtingas prijungtų mašinų sritis. Neuroniniai tinklai yra pagrindinis PG, padedančio įgyvendinti gilųjį mokymąsi, pagrindas. Neuroniniai tinklai, dar vadinami dirbtiniais neuronų tinklais, yra algoritmų rinkinys, modeliuojamas pagal žmogaus smegenis ir nervų sistemą. Paprasčiausias nervų tinklas yra vadinamas perceptronu, kurį įkvepia neuronai žmogaus smegenyse.