Разница между нейронными сетями и глубоким обучением
С огромным переходом в современных технологиях для преобразования бизнеса требуется больше, чем просто большие данные и Hadoop. Современные фирмы движутся к искусственному интеллекту и используют машинное обучение в качестве своей новой техники. Нейронные сети или системы соединений - это системы, которые вдохновлены нашей биологической нейронной сетью. Эти виды систем обучаются, чтобы учиться и адаптироваться в соответствии с потребностями. Например, в случае распознавания изображений, когда они идентифицированы с кошками, они могут легко использовать этот набор результатов для разделения изображений с кошками с изображениями без кошек. Делая это, они не имеют каких-либо предварительных знаний о характеристиках кошки, но они разрабатывают свой собственный набор уникальных функций, который помогает в их идентификации. Другим термином, который тесно связан с этим, является глубокое обучение, также известное как иерархическое обучение. Это основано на изучении представлений данных, которые противоположны алгоритмам, основанным на задачах. Кроме того, его можно разделить на методы обучения под наблюдением, под наблюдением и без надзора. Существует несколько архитектур, связанных с глубоким обучением, таких как глубокие нейронные сети, сети убеждений и рекуррентные сети, применение которых заключается в обработке естественного языка, компьютерном зрении, распознавании речи, фильтрации социальных сетей, распознавании звука, биоинформатике, машинном переводе, разработке лекарств и списке. продолжается и продолжается. Давайте обсудим нейронные сети и глубокое обучение подробно в нашем посте.
Сравнение лицом к лицу между нейронными сетями и глубоким обучением (инфографика)
Ключевые различия между нейронными сетями и глубоким обучением:
Различия между нейронными сетями и глубоким обучением объясняются в пунктах, представленных ниже:
- Нейронные сети используют нейроны, которые используются для передачи данных в виде входных значений и выходных значений. Они используются для передачи данных с использованием сетей или соединений. Глубокое обучение, с другой стороны, связано с трансформацией и извлечением признаков, которые пытаются установить связь между стимулами и ассоциированными нейронными реакциями, присутствующими в мозге.
- Области применения нейронных сетей включают идентификацию системы, управление природными ресурсами, управление процессом, управление транспортным средством, квантовую химию, принятие решений, игру, идентификацию лица, распознавание образов, классификацию сигналов, распознавание последовательностей, распознавание объектов, финансы, медицинскую диагностику, визуализацию, интеллектуальный анализ данных, машинный перевод, фильтрация спама в электронной почте, фильтрация в социальных сетях и т. д. в то время как применение глубокого обучения включает в себя автоматическое распознавание речи, распознавание изображений, обработку визуальных произведений искусства, обработку естественного языка, обнаружение наркотиков и токсикологию, управление взаимоотношениями с клиентами, механизмы рекомендаций, мобильные устройства реклама, биоинформатика, восстановление изображений и т. д.
- Критика, с которой сталкиваются в нейронных сетях, включает такие, как проблемы обучения, теоретические проблемы, проблемы с оборудованием, практические контрпримеры к критике, гибридные подходы, тогда как для глубокого обучения это связано с теорией, ошибками, киберугрозой и т. Д.
Нейронные сети и Сравнительная таблица глубокого обучения
| Основа для сравнения | Нейронные сети | Глубокое обучение |
| Определение | Класс алгоритмов машинного обучения, где искусственный нейрон образует базовую вычислительную единицу, а сети используются для описания взаимосвязанности между собой | Это класс алгоритмов машинного обучения, который использует несколько слоев нелинейных процессоров для преобразования и извлечения признаков. Он также представляет понятия в нескольких иерархических модах, что соответствует различным уровням абстракции. |
| Компоненты | Нейроны: Нейрон, который помечен как j, получает входные данные от предшествующих нейронов, часто в форме функции идентичности, чтобы обеспечить выход. Соединения и веса: Соединение является жизненно важным компонентом между выходным нейроном i и входным нейроном j. Каждое соединение затем идентифицируется весом ij. Функция распространения: используется для предоставления входных данных для конечного результата. Правило обучения: оно используется для изменения параметров нейронной сети, чтобы получить благоприятный результат. | Материнская плата: набор микросхем материнской платы - это компонент, связанный с глубоким обучением, который, в частности, основан на линиях PCI-e. Процессоры : тип GPU, необходимый для глубокого обучения, должен основываться на типе сокета, количестве ядер и стоимости процессора. ОЗУ, физическая память и хранилище . Алгоритмы глубокого обучения требуют значительного использования ресурсов ЦП, памяти и памяти, поэтому наличие богатого набора этих компонентов является обязательным. Блок питания: с увеличением памяти, процессора и памяти также становится важным использовать большой блок питания, достаточный для работы с огромной мощностью. |
| Архитектура | Нейронные сети с прямой пересылкой. Наиболее распространенный тип архитектуры содержит первый уровень в качестве входного уровня, в то время как последний уровень является выходным, а все промежуточные уровни являются скрытыми. Рекуррентные сети: этот вид архитектуры состоит из направленных циклов в графе соединений. Биологически реалистичные архитектуры также могут вернуть вас от того, с чего вы начали. Они сложны в обучении и чрезвычайно динамичны. Симметрично соединенные сети: симметричная архитектура соединения, которая более или менее похожа на рекуррентные сети. Они ограничены по своей природе из-за использования ими энергетической функции. Симметрично связанные сети со скрытыми сетями известны как машины Больцмана, тогда как сети без скрытой сети известны как сети Хопфилда. | Необслуживаемые предварительно обученные сети: в этой архитектуре мы не говорим об официальном обучении, но сети предварительно обучаются с использованием прошлого опыта. Это включает в себя авто-кодеры, сети глубокого убеждения и порождающие состязательные сети. Сверточные нейронные сети: он направлен на изучение функций более высокого порядка с использованием сверток, которые улучшают распознавание и идентификацию пользователей. Благодаря этой архитектуре легко распознавать лица, дорожные знаки, утконосов и другие объекты. Рекуррентные нейронные сети: они происходят из семьи прямой связи, которая верит в то, что отправляет свою информацию через определенные промежутки времени. Рекурсивные нейронные сети: он также отмечает ввод переменной длины. Основное различие между рекуррентным и рекурсивным состоит в том, что первый имеет возможность устройства иерархических структур в наборе обучающих данных, в то время как последний также представляет информацию о том, как эта иерархическая структура поддерживается в наборе данных. |
Вывод - нейронные сети против глубокого обучения
ИИ - чрезвычайно мощная и интересная область, которая только станет более вездесущей и важной в будущем и, несомненно, окажет огромное влияние на общество в целом. Эти два метода являются одними из очень мощных инструментов ИИ для решения сложных проблем и будут продолжать развиваться и расти в будущем, чтобы мы могли их использовать.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по нейронным сетям против глубокого обучения, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 7 лучших различий между интеллектуальным анализом данных и анализом данных
- Машинное обучение против прогнозирующей аналитики - 7 полезных отличий
- Интеллектуальный анализ данных против визуализации данных - какой из них лучше
- Бизнес-аналитика против BigData - 6 удивительных сравнений