Forskjellen mellom nevrale nettverk og dyp læring
Med den enorme overgangen i dagens teknologi, tar det mer enn bare Big Data og Hadoop å transformere virksomheter. Dagens firmaer beveger seg mot AI og innlemmer maskinlæring som sin nye teknikk. Nevrale nettverk eller tilkoblingssystemer er systemene som er inspirert av vårt biologiske nevrale nettverk. Denne typen systemer er opplært til å lære og tilpasse seg etter behov. I tilfelle bildegjenkjenning, når de først er identifisert med katter, kan de for eksempel enkelt bruke det resultatsettet for å skille bilder med katter med de uten katter. Mens de gjør dette har de ikke forkunnskaper om kattens egenskaper, men de utvikler sitt eget sett med unike funksjoner som er nyttige i deres identifisering. Et annet begrep som er nært knyttet til dette er dyp læring, også kjent som hierarkisk læring. Dette er basert på læringsdata-representasjoner som er motsatt av oppgavebaserte algoritmer. Det kan videre kategoriseres i veiledede, halvkontrollerte og uovervåkte læringsteknikker. Det er flere arkitekturer assosiert med dyp læring som dype nevrale nettverk, trosnettverk og tilbakevendende nettverk med anvendelse av naturlig språkbehandling, datamaskinvisjon, talegjenkjenning, filtrering av sosiale nettverk, lydgjenkjenning, bioinformatikk, maskinoversettelse, medikamentdesign og listen fortsetter og fortsetter. La oss diskutere nevrale nettverk og dyp læring i detalj i innlegget vårt.
Head to Head-sammenligning mellom nevrale nettverk vs dyp læring (Infographics)
Viktige forskjeller mellom nevrale nettverk vs dyp læring:
Forskjellene mellom nevrale nettverk og dyp læring er forklart i punktene presentert nedenfor:
- Nevrale nettverk bruker nevroner som brukes til å overføre data i form av inngangsverdier og utgangsverdier. De brukes til å overføre data ved å bruke nettverk eller tilkoblinger. Dyp læring er derimot relatert til transformasjon og ekstraksjon av funksjon som forsøker å etablere en sammenheng mellom stimuli og tilhørende nevrale responser som er tilstede i hjernen.
- Bruksområder for nevralt nettverk inkluderer systemidentifikasjon, styring av naturressurser, prosesskontroll, kjøretøykontroll, kvantekjemi, beslutningstaking, spill, ansiktsidentifikasjon, mønstergjenkjenning, signalklassifisering, sekvensgjenkjenning, objektgjenkjenning, økonomi, medisinsk diagnose, visualisering, data mining, maskinoversettelse, spamfiltrering via e-post, filtrering av sosiale nettverk, etc. mens anvendelse av dyp læring inkluderer automatisk talegjenkjenning, bildegjenkjenning, visuell kunstbehandling, naturlig språkbehandling, medisinoppdagelse og toksikologi, kundeforhold, anbefaling motorer, mobil reklame, bioinformatikk, restaurering av bilder m.m.
- Kritikk som oppstår for nevrale nettverk inkluderer slike som opplæringsproblemer, teoretiske problemer, maskinvareproblemer, praktiske moteksempler på kritikk, hybrid tilnærminger mens det for dyp læring er relatert til teori, feil, cybertrussel, etc.
Neural Networks vs Deep Learning Comparision Table
| Grunnlag for sammenligning | Nevrale nettverk | Dyp læring |
| Definisjon | Klasse for maskinlæringsalgoritmer der den kunstige nevronet danner den grunnleggende beregningsenheten og nettverk brukes til å beskrive sammenkoblingen mellom hverandre | Det er en klasse med maskinlæringsalgoritmer som bruker ikke-lineære prosesseringsenheters flere lag for funksjonstransformasjon og ekstraksjon. Det representerer også konsepter i flere hierarkiske moter som tilsvarer forskjellige nivåer av abstraksjon. |
| komponenter | Nevroner: Neuron som er merket som j mottar et innspill fra forgjengerens nevroner ofte i form av identitetsfunksjon for å gi en utgang. Tilkoblinger og vekter: Forbindelsen er en viktig komponent mellom utgangsnervonet i og inngangsnervonet j. Hver forbindelse blir deretter identifisert med en vekt ij. Formeringsfunksjon: Den brukes til å gi en inngang for den resulterende utgangen. Læringsregel: Den brukes til å endre parameterne til nevrale nettverk for å resultere i en gunstig utgang. | Hovedkort: Hovedkortets brikkesett er en komponent relatert til dyp læring som er spesielt basert på PCI-e-baner. Prosessorer : Den type GPU som kreves for dyp læring, bør være basert på kontakttypen, antall kjerner og kostnaden til prosessoren. RAM, fysisk minne og lagring: De dype læringsalgoritmene krever stor CPU-bruk, lagring og minneområde, og det å ha et rikt sett med disse komponentene er et must. PSU: Med økningen i minne, CPU og lagringsområde blir det også viktig å bruke en stor PSU nok til å håndtere enorm kraft. |
| Arkitektur | Fremover nevrale nettverk: Den vanligste typen arkitektur inneholder det første laget som inputlag mens det siste laget er outputlaget og alle mellomlagene er de skjulte lagene. Gjentagende nettverk: Denne typen arkitektur består av rettede sykluser i tilkoblingsgrafen. De biologisk realistiske arkitekturene kan også ta deg tilbake fra der du startet. Disse er kompliserte å trene og er ekstremt dynamiske. Symmetrisk tilkoblede nettverk: Symmetrisk tilkobling som holder arkitektur som er mer eller mindre som de tilbakevendende nettverk. De er begrenset i naturen på grunn av deres bruk av energifunksjon. Symmetrisk tilkoblede nett med skjulte nettverk er kjent som Boltzmann-maskiner, mens de uten det skjulte nettet er kjent som Hopfield-nett. | Uovervåket pretrained nettverk: I denne arkitekturen snakker vi om ingen formell opplæring, men nettverkene er forhåndsinstallert ved å bruke tidligere erfaringer. Dette inkluderer autoencodere, nettverk med dyp tro og generative motstandernettverk. Konvolusjonelle nevrale nettverk: Den tar sikte på å lære funksjoner av høyere orden ved hjelp av krengninger som better brukergenerasjonen for bildegjenkjenning og identifisering. Identifisering av ansikter, gateskilt, platypuser og andre gjenstander blir lett ved bruk av denne arkitekturen. Gjentagende nevrale nettverk: De kommer fra familien av fremadstormende som tror på å sende informasjonen over tid. Rekursive nevrale nettverk: Det markerer også inngang med variabel lengde. Den primære forskjellen mellom tilbakevendende og rekursive er at førstnevnte har evnen til å anordne de hierarkiske strukturer i treningsdatasettet, mens sistnevnte også inneholder informasjonen om hvordan den hierarkiske strukturen opprettholdes i datasettet. |
Konklusjon - Neural Networks vs Deep Learning
AI er et ekstremt kraftig og interessant felt som bare vil bli mer allestedsnærværende og viktig fremover og sikkert vil ha store innvirkninger på samfunnet som helhet. Disse to teknikkene er noen av AIs meget kraftige verktøy for å løse komplekse problemer og vil fortsette å utvikle og vokse i fremtiden for at vi skal utnytte dem.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til nevrale nettverk vs dyp læring, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Beste 7 forskjellen mellom Data Mining Vs Data Analyse
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 nyttige forskjeller
- Data Mining vs Data Visualization - Hvilken er bedre
- Business Intelligence vs BigData - 6 fantastiske sammenligninger