Разница между Нейронной сетью и Глубоким обучением

Ключевое различие между Нейронной сетью и Глубоким обучением заключается в том, что Нейронная сеть работает подобно нейронам в мозге человека, чтобы быстрее выполнять различные вычислительные задачи, в то время как Глубокое обучение — это особый тип машинного обучения, который имитирует подход к обучению, который люди используют для получения знаний.

Нейронная сеть

Нейронная сеть помогает строить прогностические модели для решения сложных задач. С другой стороны, Глубокое обучение является частью машинного обучения. Оно помогает развивать распознавание речи, распознавание изображений, распознавание языка, системы рекомендаций, биоинформатику и многое другое. Нейронная сеть — это метод реализации Глубокого обучения.

Содержание

  1. Обзор и основные отличия
  2. Что такое Нейронная сеть
  3. Что такое Глубокое обучение
  4. В чем разница между Нейронной сетью и Глубоким обучением
  5. Заключение

Что такое Нейронная сеть?

Биологические нейроны являются источником идей для нейронных сетей. В человеческом мозге миллионы нейронов и в нём происходит процесс передачи информации от одного нейрона к другому.

Биологический Нейрон - схема работы
Биологический Нейрон — схема работы

Нейронные сети используют этот же сценарий. Они создают компьютерную модель, похожую на мозг. Эти сети могут выполнять сложные вычислительные задачи быстрее, чем обычная вычислительная система.

Блок-схема Искусственного Нейрона
Блок-схема Искусственного Нейрона

В нейронной сети узлы соединяются друг с другом. Каждое соединение имеет вес. Когда входными данными для узлов являются x1, x2, x3,… и соответствующие весовые коэффициенты равны w1, w2, w3,…, тогда чистый входной сигнал (y) равен

y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +….

После применения сетевого ввода к функции активации он выдает результат. Функция активации может быть линейной или сигмоидальной функцией.

Y = F (у)

Если этот выходной сигнал отличается от желаемого выходного значения, вес корректируется снова, и этот процесс продолжается до получения желаемого выходного значения. Обновления этого веса происходит в соответствии с алгоритмом обратного распространения.

Существует две топологии нейронной сети, называемые прямой связью и обратной связью. Сети обратной связи не имеют обратной связи. Другими словами, сигналы поступают только от входа к выходу. Сети прямой связи далее делятся на однослойные и многослойные нейронные сети.

Типы сетей

В однослойных сетях входной слой подключается к выходному слою. Многослойная нейронная сеть имеет больше слоев между входным слоем и выходным слоем. Эти слои называются скрытыми слоями.

Многослойная Нейронная сеть
Многослойная Нейронная сеть

Другой тип сети, это сеть обратной связи, она имеет пути обратной связи. Более того, есть возможность передавать информацию обе стороны.

Нейронная сеть с обратными связями
Нейронная сеть с обратными связями

Нейронная сеть учится, изменяя веса соединения между узлами. Существует три типа обучения, такие как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. При контролируемом обучении сеть будет предоставлять выходной вектор в соответствии с входным вектором. Этот выходной вектор сравнивается с желаемым выходным вектором. Если есть разница, веса будут изменены. Эти процессы продолжаются до тех пор, пока фактический результат не совпадет с желаемым.

При неконтролируемом обучении сеть самостоятельно определяет шаблоны и особенности из входных данных и отношения для входных данных. В этом обучении входные векторы сходных типов объединяются для создания кластеров. Когда сеть получает новый шаблон ввода, она выдаст выходные данные, определяющие класс, к которому принадлежит этот шаблон ввода. Обучение подкреплению принимает некоторую обратную связь от окружающей среды. Затем сеть меняет вес. Это методы обучения нейронной сети. В целом, нейронные сети помогают решать различные проблемы распознавания образов.

Что такое Глубокое обучение?

Перед глубоким обучением важно обсудить машинное обучение. Машинное обучение дает возможность компьютеру учиться без конкретного программирования его на выполнение задачи. Другими словами, машинное обучение помогает создавать самообучающиеся алгоритмы для анализа данных и распознавания шаблонов для принятия решений. Но есть некоторые ограничения общего машинного обучения. Во-первых, трудно работать с данными больших объёмов или с чрезвычайно большим набором входов и выходов. Также может быть трудно сделать извлечение объектов.

Глубокое обучение решает эти проблемы. Это особый тип машинного обучения. Он помогает создавать алгоритмы обучения, которые могут функционировать подобно человеческому мозгу. Глубокие нейронные сети и рекуррентные нейронные сети — это архитектуры с глубоким обучением. Глубокая нейронная сеть — это нейронная сеть с несколькими скрытыми слоями. Рекуррентные нейронные сети используют память для обработки последовательностей входных данных.

В чем разница между Нейронной сетью и Глубоким обучением?

Нейронная сеть — это система, которая работает подобно нейронам человеческого мозга, для быстрого выполнения различных вычислительных задач. Глубокое обучение — это особый тип машинного обучения, имитирующий подход к обучению, который люди используют для получения знаний. Нейронная сеть — это метод достижения Глубокого обучения. С другой стороны, Глубокое обучение — это особая форма машинного обучения. В этом главное отличие Нейронной сети от Глубокого обучения.

Заключение — Нейронная сеть против Глубокого обучения

Разница между Нейронной сетью и Глубоким обучением заключается в том, что Нейронная сеть работает подобно нейронам в человеческом мозге, чтобы быстрее выполнять различные вычислительные задачи, в то время как Глубокое обучение — это особый тип машинного обучения, имитирующий подход к обучению, который люди используют для получения знаний.

Читайте также:  Разница между Core PHP и CakePHP

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *