Ключевое различие между нейронной сетью и глубоким обучением заключается в том, что нейронная сеть работает аналогично нейронам в человеческом мозге, 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 получить знания.
Нейронная сеть помогает строить прогностические модели для решения сложных задач. С другой стороны, глубокое обучение является частью машинного обучения. Это помогает развивать распознавание речи, распознавание изображений, обработку естественного языка, рекомендательные системы, биоинформатику и многое другое. Нейронная сеть - это метод реализации глубокого обучения.
Что такое нейронная сеть?
Биологические нейроны являются источником вдохновения для нейронных сетей. В человеческом мозгу миллионы нейронов, и информация передается от одного нейрона к другому. Нейронные сети используют этот сценарий. Они создают компьютерную модель, похожую на мозг. Он может выполнять сложные вычислительные задачи быстрее, чем обычная система.
Рисунок 01: Блок-схема нейронной сети
В нейронной сети узлы соединяются друг с другом. Каждое соединение имеет вес. Когда входные данные для узлов равны x1, x2, x3,… и соответствующие веса равны w1, w2, w3,… тогда чистый ввод (y) равен
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
После применения чистого ввода к функции активации она дает вывод. Функция активации может быть линейной или сигмовидной.
Y=F(y)
Если этот результат отличается от желаемого результата, вес снова регулируется, и этот процесс продолжается до получения желаемого результата. Это обновление веса происходит в соответствии с алгоритмом обратного распространения ошибки.
Существуют две топологии нейронных сетей, называемые прямой связью и обратной связью. Сети с прямой связью не имеют обратной связи. Другими словами, сигналы идут только от входа к выходу. Сети прямого распространения далее делятся на однослойные и многослойные нейронные сети.
Типы сети
В однослойных сетях входной слой соединяется с выходным слоем. Многослойная нейронная сеть имеет больше слоев между входным и выходным слоями. Эти слои называются скрытыми слоями. Другой тип сети, который является сетью обратной связи, имеет пути обратной связи. Более того, есть возможность передавать информацию обеим сторонам.
Рисунок 02: Многослойная нейронная сеть
Нейронная сеть обучается, изменяя веса соединения между узлами. Существует три типа обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. При обучении с учителем сеть будет предоставлять выходной вектор в соответствии с входным вектором. Этот выходной вектор сравнивается с желаемым выходным вектором. Если есть разница, веса изменятся. Этот процесс продолжается до тех пор, пока фактический результат не совпадет с желаемым результатом.
При неконтролируемом обучении сеть сама идентифицирует шаблоны и функции из входных данных и отношения для входных данных. В этом обучении входные векторы похожих типов объединяются для создания кластеров. Когда сеть получает новый входной шаблон, она выдает выходные данные с указанием класса, к которому принадлежит этот входной шаблон. Обучение с подкреплением принимает некоторую обратную связь от окружающей среды. Затем сеть меняет веса. Это методы обучения нейронной сети. В целом нейронные сети помогают решать различные задачи распознавания образов.
Что такое глубокое обучение?
Перед глубоким обучением важно обсудить машинное обучение. Это дает компьютеру возможность учиться без явного программирования. Другими словами, это помогает создавать самообучающиеся алгоритмы для анализа данных и распознавания шаблонов для принятия решений. Но есть некоторые ограничения общего машинного обучения. Во-первых, сложно работать с данными высокой размерности или чрезвычайно большим набором входных и выходных данных. Также может быть сложно выполнить извлечение признаков.
Глубокое обучение решает эти проблемы. Это особый тип машинного обучения. Это помогает создавать алгоритмы обучения, которые могут функционировать подобно человеческому мозгу. Глубокие нейронные сети и рекуррентные нейронные сети - это некоторые архитектуры глубокого обучения. 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 аналогично нейронам в человеческом мозгу, чтобы быстрее выполнять различные вычислительные задачи. Глубокое обучение - это особый тип машинного обучения, который имитирует 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 основное отличие нейронной сети от глубокого обучения
Резюме – Нейронная сеть против глубокого обучения
Разница между нейронной сетью и глубоким обучением заключается в том, что нейронная сеть работает аналогично нейронам в человеческом мозгу, 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 знания.
