Különbség a neurális hálózatok és a mély tanulás között
A mai technológia hatalmas átalakulásával a vállalkozások átalakításához nem csupán a Big Data és a Hadoop szükséges. A mai cégek az AI felé mozognak, és új módszerként beépítik a gépi tanulást. Az ideghálózatok vagy a konszenzista rendszerek azok a rendszerek, amelyeket biológiai ideghálózatunk ihlette. Az ilyen típusú rendszereket arra képezik, hogy megtanulják és adaptálják magukat a szükségleteknek megfelelően. Például, a képfelismerés esetén, miután azonosítottak macskákkal, könnyen használhatják ezt az eredménykészletet a macskák és a macskák nélküli képek különválasztására. Ennek során nem rendelkeznek előzetes ismeretekkel a macska tulajdonságairól, de kidolgozzák saját egyedi tulajdonságaikat, amelyek segítenek az azonosításban. Egy másik kifejezés, amely ehhez szorosan kapcsolódik, a mély tanulás, más néven hierarchikus tanulás. Ez azon tanulási adatok reprezentációján alapul, amelyek ellentétesek a feladat-alapú algoritmusokkal. Ez tovább csoportosítható felügyelt, félig felügyelt és felügyelet nélküli tanulási technikákba. Számos architektúra kapcsolódik a mély tanuláshoz, mint például a mély idegi hálózatok, a hitehálózatok és az ismétlődő hálózatok, amelyek alkalmazásának alapja a természetes nyelvfeldolgozás, számítógépes látás, beszédfelismerés, közösségi hálózatok szűrése, audiofelismerés, bioinformatika, gépi fordítás, drogtervezés és a lista tovább és tovább. Beszéljünk részletesen a neurális hálózatokról és a mély tanulásról postainkban.
Head-to-head összehasonlítás a neurális hálózatok és a mély tanulás között (Infographics)
Legfontosabb különbségek a neurális hálózatok és a mély tanulás között:
A neurális hálózatok és a mély tanulás közötti különbségeket az alábbiakban ismertetjük:
- A neurális hálózatok olyan idegsejteket használnak, amelyeket bemeneti és kimeneti értékek formájában továbbítanak. Ezeket adatátvitelre használják hálózatok vagy kapcsolatok segítségével. A mély tanulás viszont a tulajdonság átalakulásával és kinyerésével kapcsolatos, amely megkísérli kapcsolatot létrehozni az ingerek és az agyban lévő idegválaszok között.
- A neurális hálózatépítés alkalmazási területei között szerepel a rendszer azonosítása, a természeti erőforrások kezelése, a folyamatvezérlés, a járművezérlés, a kvantumkémia, a döntéshozatal, a játék, az arc azonosítása, a minta felismerése, a jel osztályozása, a szekvencia felismerés, az objektum felismerés, a pénzügy, az orvosi diagnózis, a megjelenítés, adatbányászat, gépi fordítás, e-mail spam szűrés, közösségi hálózatok szűrése stb., míg a mély tanulás alkalmazása magában foglalja az automatikus beszédfelismerést, a képfelismerést, a vizuális művészet feldolgozását, a természetes nyelv feldolgozását, a gyógyszerek felfedezését és toxikológiáját, az ügyfélkapcsolat-kezelést, az ajánlási motorokat, a mobilitást reklám, bioinformatika, képi helyreállítás stb.
- A neurális hálózatokkal kapcsolatos kritika magában foglalja a képzési kérdéseket, az elméleti kérdéseket, a hardver kérdéseit, a kritikák gyakorlati példáit, hibrid megközelítéseket, míg a mély tanuláshoz ez az elmélettel, hibákkal, kiber fenyegetésekkel stb. Kapcsolatos.
Neurális hálózatok vs mély tanulási összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapja | Neurális hálózatok | Mély tanulás |
| Meghatározás | A gépi tanulási algoritmusok osztálya, ahol a mesterséges idegsejtek képezik az alapvető számítási egységet, és a hálózatokat használják az összekapcsolhatóság leírására | Ez egy olyan gépi tanulási algoritmus osztály, amely nemlineáris feldolgozó egységek több rétegét használja a szolgáltatás átalakításához és kibontásához. Ezenkívül több hierarchikus divatban is bemutatja a fogalmakat, amelyek megfelelnek az absztrakció különböző szintjeinek. |
| Alkatrészek | Neuronok: A j jelöléssel ellátott neuronok az előd idegsejteitől gyakran identitási függvény formájában vesznek bemeneti információt. Összekötések és súlyok: A kapcsolat alapvető összetevő az i kimeneti neuron és a j bemeneti neuron között. Az egyes kapcsolatokat ezután egy ij súly jelöli. Terjedési funkció: A kapott output bemeneteként szolgál. Tanulási szabály: A neurális hálózat paramétereinek módosítására szolgál, hogy kedvező eredmény legyen. | Alaplap: Az alaplap lapkakészlete a mély tanuláshoz kapcsolódó összetevő, amely különösen a PCI-e sávokon alapul. Processzorok : A mély tanuláshoz szükséges GPU típusának a foglalat típusán, a magok számán és a processzor költségén kell alapulnia. RAM, fizikai memória és tárolás: A mély tanulási algoritmusok nagy CPU-felhasználást, tárolást és memóriaterületet igényelnek, ezért elengedhetetlen ezen összetevők gazdag halmaza. PSU: A memória, a CPU és a tárolótér növekedésével egyre nagyobb PSU használata is fontos lesz, hogy elegendő legyen a hatalmas teljesítmény kezeléséhez. |
| Építészet | Előrevezető neurális hálózatok: A leggyakoribb architektúra az első réteget tartalmazza bemeneti rétegként, míg az utolsó réteg a kimeneti réteget, és az összes köztes réteg a rejtett rétegek. Ismétlődő hálózatok: Az ilyen architektúra irányított ciklusokból áll a kapcsolat gráfjában. A biológiailag valósághű architektúrák szintén visszatérhetnek innen, ahonnan kezdett. Ezeket bonyolultan képzik, és rendkívül dinamikusak. Szimmetrikusan összekapcsolt hálózatok: Szimmetrikus kapcsolattartó architektúra, amely többé-kevésbé hasonlít a visszatérő hálózatokhoz. Természetük korlátozott az energia funkciójának felhasználása miatt. A rejtett hálózatokkal szimmetrikusan összekapcsolt hálókat Boltzmann gépeknek, míg a rejtett hálózat nélküli hálózatokat Hopfield hálónak nevezzük. | Nem felügyelt előre képzett hálózatok: Ebben az építészetben nem hivatalos képzésről beszélünk, hanem a hálózatokat a múlt tapasztalatainak felhasználásával előszaporítják. Ez magában foglalja az autoencodereket, a mélyhitű hálózatokat és a generatív versenytárs hálózatokat. Konvolúciós neurális hálózatok: Célja a magasabb rendű szolgáltatások megismerése olyan konvolúciókkal, amelyek jobb képfelismerési és azonosítási felhasználói élményt nyújtanak. Az arcok, utcatáblák, platypuses és egyéb tárgyak azonosítása megkönnyíti ennek az építészetnek a használatát. Ismétlődő ideghálózatok: Az előzetes család családjából származnak, amelyek hiedelmeik az, hogy információjukat idővel továbbítják. Rekurzív neurális hálózatok: Ez változó hosszúságú bemenetet is jelöl. Az elsődleges különbség a visszatérő és a rekurzív között az, hogy az előbbiek képesek az edzési adatkészlet hierarchikus struktúráit az eszközhöz igazítani, míg az utóbbi szintén információt nyújt arról, hogy a hierarchikus struktúra hogyan tart fenn az adatkészletben. |
Következtetés - Neurális hálózatok vs mély tanulás
Az AI egy rendkívül erős és érdekes terület, amely csak mindenütt jelenik meg és fontosabbá válik az előrelépés során, és minden bizonnyal óriási hatással lesz a társadalom egészére. Ez a két technika az AI nagyon hatékony eszközei az összetett problémák megoldására, és a jövőben tovább fejlődik és növekszik, hogy kihasználhassuk őket.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a neurális hálózatok és a mély tanulás, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- A legjobb 7 különbség az adatbányászat és az adatelemzés között
- Gépi tanulás és prediktív elemzés - 7 hasznos különbség
- Adatbányászat és az adatok megjelenítése - melyik a jobb
- Üzleti intelligencia vs BigData - 6 csodálatos összehasonlítás