Разница между глубоким обучением и нейронной сетью

По мере развития цифровой эры быстро становится очевидным, что тогдашние технологии будущего, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, радикально изменили наш образ жизни. Они больше не технологии будущего. на самом деле, сейчас мы ежедневно наблюдаем ИИ, от умных цифровых помощников до рекомендаций умных поисковых систем. Наиболее важной функцией ИИ, вероятно, является глубокое обучение. Хотя термин был впервые ассоциирован с нейронными сетями в 2000 году Игорем Айзенбергом, он стал популярным только в последние несколько лет. Глубокое обучение - одна из самых горячих технических тем в наши дни, когда корпорации и стартапы стремятся получить кусок пирога. Глубокое обучение похоже на топливо для этой цифровой эры, но без нейронных сетей глубокое обучение невозможно. Итак, чтобы уточнить, мы будем обсуждать два в деталях и изучать их различия.

Глубокое обучение

С обновлением нейронных сетей в 2000-х годах глубокое обучение стало активной областью исследований, прокладывая путь для современного машинного обучения. До этого этот алгоритм назывался искусственной нейронной сетью (ANN). Тем не менее, глубокое обучение является гораздо более широкой концепцией, чем искусственные нейронные сети, и включает в себя несколько различных областей связанных машин. Глубокое обучение - это подход к искусственному интеллекту и техника, которая позволяет компьютерным системам совершенствоваться с опытом и данными. Это особый метод машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях, который позволяет компьютерам делать то, что естественно для человека. Он основан на идее обучения на примере. Обучение может контролироваться и не контролироваться. Идея заключается в создании моделей, которые напоминают структуры, используемые человеческим мозгом. Эти алгоритмы превосходят другие виды алгоритмов машинного обучения.

Нейронная сеть

Нейронные сети, также называемые искусственными нейронными сетями (ANN), являются основой технологии глубокого обучения, основанной на идее функционирования нервной системы. Все, что люди делают, каждое воспоминание, которое они имеют, и каждое их действие контролируется нервной системой, а в основе нервной системы лежат нейроны. По своей сути, нейрон оптимизирован для получения информации от других нейронов, обработки этой информации и отправки результатов в другие ячейки, подобно компьютерному аналогу, персептрону. Персептрон принимает входные данные, суммирует их все и передает их через функцию активации, которая затем определяет, отправлять ли выходные данные и на каком уровне. Перцептроны вдохновлены нейронами в мозге человека и организованы в слои, которые состоят из взаимосвязанных узлов.

Разница между глубоким обучением и нейронной сетью

концепция

- Нейронная сеть, также называемая искусственной нейронной сетью, представляет собой модель обработки информации, которая стимулирует механизм изучения биологических организмов. Это вдохновлено идеей о том, как работает нервная система. Нервная система содержит клетки, которые называются нейронами. Точно так же нейронные сети состоят из узлов, которые имитируют биологическую функцию нейронов. Глубокое обучение, с другой стороны, является гораздо более широкой концепцией, чем искусственные нейронные сети, и включает в себя несколько различных областей подключенных машин. Глубокое обучение - это подход к искусственному интеллекту и техника, которая позволяет компьютерным системам улучшаться с опытом и данными..

Архитектура

- Нейронные сети - это простые архитектурные модели, основанные на работе нервной системы, которые делятся на однослойные и многослойные нейронные сети. Простое создание нейронной сети также называется персептроном. В однослойной сети набор входов отображается непосредственно на выход с использованием обобщенного варианта линейной функции. В многослойных сетях, как следует из названия, нейроны расположены в слоях, в которых слой нейтронов расположен между входным слоем и выходным слоем, который называется скрытым слоем. Архитектура глубокого обучения, с другой стороны, основана на искусственных нейронных сетях.

Приложения

- Нейронные сети позволяют моделировать нелинейные процессы, поэтому они являются отличными инструментами для решения нескольких различных задач, таких как классификация, распознавание образов, кластеризация, прогнозирование и анализ, управление и оптимизация, машинный перевод, принятие решений, машинное обучение, глубокое обучение и многое другое. , Модели глубокого обучения могут применяться в различных областях, включая распознавание речи, обработку естественного языка, автомобили с автоматическим управлением, компьютерную диагностику, голосового помощника, создание звука, робототехнику, компьютерные игры, распознавание изображений, обнаружение рака мозга, фильтрацию в социальных сетях, шаблон признание, биомедицина и многое другое.

Глубокое обучение против нейронной сети: сравнительная таблица

Резюме

Короче говоря, глубокое обучение - это топливо для цифровой эпохи, которая стала активной областью исследований, прокладывая путь к современному машинному обучению, но без нейронных сетей глубокое обучение невозможно. Тем не менее, глубокое обучение является гораздо более широкой концепцией, чем искусственные нейронные сети, и включает в себя несколько различных областей связанных машин. Нейронные сети - это основа искусственного интеллекта, которая помогает осуществлять глубокое обучение. Нейронные сети, также называемые искусственными нейронными сетями, представляют собой набор алгоритмов, созданных по образцу человеческого мозга и нервной системы. Самая простая нейронная сеть называется персептроном, который вдохновлен нейронами в мозге человека..