Forskellen mellem dyb læring og neuralt netværk

Efterhånden som den digitale æra skrider frem, bliver det hurtigt tydeligt, at fremtidens daværende teknologier som kunstig intelligens (AI) og maskinlæring har ændret den måde, vi lever vores liv på, radikalt. Det er ikke teknologierne i den kommende fremtid; faktisk oplever og vidner vi nu AI dagligt, fra smarte digitale assistenter til smarte søgemaskineanbefalinger. Den mest fremtrædende funktion af AI er sandsynligvis dyb læring. Mens begrebet først blev tilknyttet neurale netværk i 2000 af Igor Aizenberg, er det først blevet populært i de sidste par år. Deep learning er et af de hotteste techemner i disse dage med virksomheder og nystartede virksomheder, der skynder sig at have et stykke af kagen. Dyb læring er som et brændstof til denne digitale æra, men uden neurale netværk er der ingen dyb læring. Så for at afklare vil vi diskutere de to detaljer og undersøge deres forskelle.

Deep Learning

Med genoplivning af neurale netværk i 2000'erne er dyb læring blevet et aktivt forskningsområde, der baner vejen for moderne maskinlæring. Før dette blev denne algoritme kaldet et kunstigt neuralt netværk (ANN). Imidlertid er dyb læring meget bredere koncept end kunstige neurale netværk og inkluderer flere forskellige områder af tilsluttede maskiner. Deep learning er en tilgang til AI og en teknik, der gør det muligt for computersystemer at forbedre sig med erfaring og data. Det er en bestemt form for maskinlæringsmetode, der er baseret på kunstige neurale netværk, der tillader computere at gøre, hvad der kommer naturligt til mennesker. Det er baseret på ideen om at lære fra eksempel. Læring kan overvåges og overvåges ikke. Tanken er at bygge modeller, der ligner de strukturer, der bruges af menneskelige hjerner. Disse algoritmer overgår andre typer maskinlæringsalgoritmer.

Neural Network

Neurale netværk, også kaldet kunstige neurale netværk (ANN), er grundlaget for dyb læringsteknologi baseret på ideen om, hvordan nervesystemet fungerer. Alt, hvad mennesker gør, hver enkelt hukommelse, de har, og enhver handling, de udfører, styres af nervesystemet og i hjertet af nervesystemet er neuroner. I sin kerne er neuronet optimeret til at modtage information fra andre neuroner, behandle disse oplysninger og sende resultaterne til andre celler meget som computeranalogen, perceptronet. En perceptron tager input, opsummerer dem alle og passerer dem gennem en aktiveringsfunktion, der derefter bestemmer, om output skal sendes og på hvilket niveau. Perceptroner er inspireret af neuroner i den menneskelige hjerne og er organiseret i lag, der er lavet af sammenkoblede knudepunkter.

Forskellen mellem Deep Learning og Neural Network

Koncept

- Neural netværk, også kaldet kunstigt neuralt netværk, er en informationsbehandlingsmodel, der stimulerer mekanismen til at lære biologiske organismer. Det er inspireret af ideen om, hvordan nervesystemet fungerer. Nervesystemet indeholder celler, der omtales som neuroner. På lignende måde består neurale netværk af knuder, der efterligner neurons biologiske funktion. Deep learning er på den anden side meget bredere koncept end kunstige neurale netværk og inkluderer flere forskellige områder af tilsluttede maskiner. Deep learning er en tilgang til AI og en teknik, der gør det muligt for computersystemer at forbedre sig med erfaring og data.

Arkitektur

- Neurale netværk er enkle arkitektoniske modeller baseret på, hvordan nervesystemet fungerer og er opdelt i enkeltlags og flerlags neurale netværk. Den enkle instantiering af et neuralt netværk kaldes også perceptron. I det enkeltlags netværk kortlægges et sæt indgange direkte på et output ved hjælp af generaliseret variation af en lineær funktion. Som navnet antyder arrangeres neuronerne i flerlagsnetværk i lag, hvor et lag neutroner er klemt ind mellem inputlaget og outputlaget, der kaldes det skjulte lag. Deep learning-arkitektur er på den anden side baseret på kunstige neurale netværk.

Applikationer

- Neurale netværk tillader modellering af ikke-lineære processer, så de gør fantastiske værktøjer til at løse flere forskellige problemer, såsom klassificering, mønstergenkendelse, klynger, forudsigelse og analyse, kontrol og optimering, maskinoversættelse, beslutningstagning, maskinlæring, dyb læring og mere . Deep learning-modeller kan anvendes til forskellige felter, herunder talegenkendelse, naturlig sprogbehandling, selvkørende køretøjer, computerstøttet diagnose, stemmeassistent, lydoprettelse, robotik, computerspil, billedgenkendelse, hjernekræftdetektion, socialt netværksfiltrering, mønster anerkendelse, biomedicin og mere.

Deep Learning vs. Neural Network: Sammenligningstabel

Resumé

Kort sagt er dyb læring som et brændstof til denne digitale æra, der er blevet et aktivt forskningsområde, der baner vejen for moderne maskinlæring, men uden neurale netværk er der ingen dyb læring. Imidlertid er dyb læring meget bredere koncept end kunstige neurale netværk og inkluderer flere forskellige områder af tilsluttede maskiner. Neurale netværk er det grundlæggende fundament i AI, som hjælper med at implementere dyb læring. Neurale netværk, også kaldet kunstige neurale netværk, er et sæt algoritmer, der er modelleret efter den menneskelige hjerne og nervesystemet. Det enkleste neurale netværk kaldes perceptron, der er inspireret af neuroner i menneskets hjerne.