Разлика између неуронских мрежа и дубоког учења
Уз огромну транзицију у данашњој технологији, за трансформацију предузећа потребно је више од само великих података и Хадоопа. Данашње фирме крећу се према АИ и укључују нову машинску наставу као своју нову технику. Неуронске мреже или конекционистички системи су системи који су инспирисани нашом биолошком неуронском мрежом. Ове врсте система су обучене да се уче и прилагоде према потребама. На пример, у случају препознавања слике, једном када се поистовете са мачкама, могу лако да употребе тај скуп резултата како би одвојили слике са мачкама и оне које немају мачке. Иако то раде, они немају никакво претходно знање о карактеристикама мачке, али они развијају свој властити скуп јединствених карактеристика који су од помоћи у њиховој идентификацији. Други појам који је уско повезан са тим јесте дубоко учење такође познато као хијерархијско учење. Ово се заснива на учењу представљања података који су супротни алгоритамима који се заснивају на задацима. Даље се може сврстати у супервизоване, полу-надгледане и неодржаване технике учења. Постоји неколико архитектура повезаних са Дубоким учењем, попут дубоких неуронских мрежа, мрежа веровања и понављајућих мрежа чија се примена односи на обраду природног језика, рачунарски вид, препознавање говора, филтрирање друштвених мрежа, аудио препознавање, биоинформатику, машински превод, дизајн лекова и листу наставља и даље. Разговарајмо детаљно о неуронским мрежама и дубоком учењу у нашем посту.
Упоређивање између неуронских мрежа и дубоког учења (Инфограпхицс)
Кључне разлике између неуронских мрежа и дубоког учења:
Разлике између неуронских мрежа и дубоког учења објашњене су у доњим тачкама:
- Неуронске мреже користе неуроне који се користе за пренос података у облику улазних и излазних вредности. Користе се за пренос података коришћењем мрежа или веза. С друге стране, дубоко учење повезано је са трансформацијом и екстракцијом карактеристике која покушава успоставити везу између подражаја и придружених неуронских одговора присутних у мозгу.
- Подручја примене за неуронско умрежавање обухватају идентификацију система, управљање природним ресурсима, контролу процеса, контролу возила, квантну хемију, доношење одлука, играње игрица, идентификацију лица, препознавање узорака, класификацију сигнала, препознавање секвенци, препознавање објеката, финансије, медицинска дијагноза, визуализација, рударство података, машинско превођење, филтрирање нежељене поште путем е-поште, филтрирање друштвених мрежа итд. док примена дубинског учења укључује аутоматско препознавање говора, препознавање слике, обраду визуелне уметности, обраду природног језика, откривање и токсикологија, управљање односима са купцима, механизме препорука, мобилне уређаје оглашавање, биоинформатика, обнова слика итд.
- Критика која се сусреће у неуронским мрежама укључује оне попут питања обуке, теоријских питања, хардверских питања, практичних контра примјера критика, хибридних приступа док је за дубинско учење повезана са теоријом, грешкама, цибер пријетњом итд.
Табела поређења неуронских мрежа и дубинског учења
| Основе за поређење | Неуронске мреже | Дубоко учење |
| Дефиниција | Класа алгоритама машинског учења где вештачки неурон чини основну рачунарску јединицу, а мреже се користе за опис међусобне повезаности | То је класа алгоритама машинског учења која користи вишеструке слојеве нелинеарних процесних јединица за трансформацију и екстракцију функција. Такође представља концепте у више хијерархијских начина који одговара разним нивоима апстракције. |
| Компоненте | Неурони: Неурон који је означен као ј прима улаз од неурона претходника често у облику функције идентитета да би дао излаз. Веза и тежина: Веза је витална компонента између излазног неурона и и улазног неурона ј. Свака веза се затим идентификује тежином иј. Функција ширења: Користи се за унос резултирајућег излаза. Правило учења: Користи се за промену параметара неуронске мреже тако да резултира повољним излазом. | Матична плоча: Чипсет матичне плоче је компонента везана за дубоко учење која се посебно заснива на ПЦИ-е тракама. Процесори : Врста ГПУ-а која је потребна за дубинско учење треба да се заснива на типу утичнице, броју језгара и трошковима процесора. РАМ, физичка меморија и складиштење: Алгоритми за дубоко учење захтевају велику употребу ЦПУ-а, складиштења и меморије, па је неопходно имати богат сет ових компоненти. ПСУ: Са повећањем меморије, ЦПУ-а и простора за складиштење такође постаје важно да користите велики ПСУ који је довољан да поднесе огромну снагу. |
| Архитектура | Феед Форвард Неурал Нетворкс: Најчешћа врста архитектуре садржи први слој као улазни слој, док је задњи слој излазни слој, а сви посреднички слојеви су скривени слојеви. Понављајуће мреже: Ова врста архитектуре састоји се од усмерених циклуса у графикону везе. Биолошки реалне архитектуре такође вас могу вратити одакле сте започели. Оне су компликоване за тренирање и изузетно су динамичне. Симетрично повезане мреже: Симетрична архитектура везе која држи мање-више попут понављајућих мрежа. Они су у природи ограничени због употребе енергетске функције. Симетрично повезане мреже са скривеним мрежама познате су као Болтзманнове машине док су оне без скривене мреже познате као Хопфиелд мреже. | Непрегледане мреже претраживане мреже: У овој архитектури говоримо о не формалној обуци, али мреже се претражују користећи претходна искуства. Ово укључује аутоенкодер, мреже дубоког веровања и генеративне противничке мреже. Конволуционарне неуронске мреже: Има за циљ да научи функције вишег реда користећи савијања која побољшавају препознавање слике и идентификацију корисничког искуства. Препознавање лица, уличних знакова, платипуза и других објеката постаје једноставно помоћу ове архитектуре. Понављајуће неуронске мреже: Потјечу из породице надараца која вјерује у слање својих информација кроз временске кораке. Рекурзивне неуронске мреже: Такође означава унос променљиве дужине. Примарна разлика између рекурзивне и рекурзивне је у томе што прва има могућност да користи хијерархијске структуре у скупу података за обуку, док друга такође поседује информације о томе како се та хијерархијска структура одржава у скупу података. |
Закључак - Неуронске мреже вс дубоко учење
АИ је изузетно моћно и занимљиво поље које ће само постати свеприсутније и важније да напредује и сигурно ће имати огромне утицаје на друштво у целини. Ове две технике су неке од веома моћних алата АИ-ја за решавање сложених проблема и наставиће да се развијају и расту у будућности како бисмо их искористили.
Препоручени чланак
Ово је водич за Неуралне мреже вс Дубоко учење, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, Табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Најбољих 7 разлике између Дата Мининг Вс Анализе података
- Машинско учење вс предиктивна аналитика - 7 корисних разлика
- Дата Мининг Вс Визуализација података - Који је бољи
- Бусинесс Интеллигенце вс БигДата - 6 невероватних поређења