Perbezaan Antara Pembelajaran Deep dan Rangkaian Neural

Apabila era digital berkembang, dengan cepat menjadi jelas bahawa teknologi masa depan seperti Kecerdasan Buatan (AI) dan pembelajaran mesin secara radikal mengubah cara hidup kita. Mereka bukanlah teknologi masa depan yang akan datang; sebenarnya, kita kini sedang mengalami dan menyaksikan AI setiap hari, dari pembantu pintar digital hingga cadangan enjin carian pintar. Fungsi AI yang paling menonjol mungkin pembelajaran mendalam. Walaupun istilah ini mula-mula dikaitkan dengan rangkaian saraf pada tahun 2000 oleh Igor Aizenberg, ia hanya menjadi popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Pembelajaran yang mendalam adalah salah satu topik teknologi paling hangat pada hari ini dengan syarikat-syarikat dan permulaan yang bergegas untuk mendapatkan sekeping pai. Pembelajaran yang mendalam adalah seperti bahan api untuk zaman digital ini tetapi tanpa rangkaian saraf, tidak ada pembelajaran yang mendalam. Jadi, untuk menjelaskan, kita akan membincangkan kedua secara terperinci dan mengkaji perbezaan mereka.

Pembelajaran Deep

Dengan pengukuhan semula rangkaian saraf pada tahun 2000-an, pembelajaran mendalam telah menjadi kawasan penyelidikan aktif, membuka jalan untuk pembelajaran mesin moden. Sebelum ini, algoritma ini dipanggil rangkaian neural buatan (ANN). Walau bagaimanapun, pembelajaran mendalam merupakan konsep yang lebih luas daripada rangkaian saraf buatan dan termasuk beberapa kawasan yang berbeza dari mesin yang berkaitan. Pembelajaran yang mendalam adalah pendekatan kepada AI dan teknik yang membolehkan sistem komputer bertambah baik dengan pengalaman dan data. Ia adalah sejenis kaedah pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian neural buatan yang membolehkan komputer melakukan apa yang secara semula jadi berlaku kepada manusia. Ia berdasarkan idea pembelajaran dari contoh. Pembelajaran boleh diawasi dan tidak diselia. Ideanya ialah membina model yang menyerupai struktur yang digunakan oleh otak manusia. Algoritma ini melebihi algoritma pembelajaran mesin yang lain.

Rangkaian neural

Rangkaian saraf, yang juga dikenali sebagai rangkaian saraf tiruan (ANN), merupakan asas teknologi pembelajaran mendalam berdasarkan idea bagaimana sistem saraf beroperasi. Segala-galanya dilakukan oleh manusia, setiap memori yang mereka ada dan setiap tindakan yang mereka ambil dikawal oleh sistem saraf dan di tengah-tengah sistem saraf adalah neuron. Intinya, neuron dioptimumkan untuk menerima maklumat daripada neuron lain, memproses maklumat ini dan menghantar hasilnya ke sel lain seperti analog komputer, perceptron. Perceptron mengambil input, merangkumkan semuanya, dan melewati mereka melalui fungsi pengaktifan, yang kemudian menentukan sama ada untuk menghantar output dan pada tahap apa. Perceptrons diilhamkan oleh neuron di otak manusia dan dianjurkan dalam lapisan yang diperbuat daripada nod yang saling berkait.

Perbezaan antara Pembelajaran Deep dan Rangkaian Neural

Konsep

- Rangkaian neural, yang juga dikenali sebagai rangkaian saraf buatan, adalah model pemprosesan maklumat yang merangsang mekanisme pembelajaran biologi biologi. Ia diilhamkan oleh idea bagaimana sistem saraf beroperasi. Sistem saraf mengandungi sel yang dirujuk sebagai neuron. Begitu juga, rangkaian saraf terdiri daripada nod yang meniru fungsi biologi neuron. Belajar mendalam, sebaliknya, adalah konsep yang lebih luas daripada rangkaian saraf tiruan dan termasuk beberapa kawasan yang berbeza dari mesin yang berkaitan. Pembelajaran yang mendalam adalah pendekatan kepada AI dan teknik yang membolehkan sistem komputer bertambah baik dengan pengalaman dan data.

Seni bina

- Rangkaian saraf merupakan model seni bina yang mudah berdasarkan bagaimana sistem saraf berfungsi dan dibahagikan kepada rangkaian neural tunggal dan lapisan pelbagai lapisan. Instantiasi mudah rangkaian neural juga disebut sebagai perceptron. Dalam rangkaian satu lapisan, satu set input dipetakan terus ke output menggunakan variasi fungsi umum linear. Dalam rangkaian pelbagai lapisan, seperti namanya, neuron disusun dalam lapisan, di mana lapisan neutron diapit antara lapisan masukan dan lapisan output, yang dipanggil lapisan tersembunyi. Sebaliknya, senibina pembelajaran yang mendalam, berdasarkan rangkaian saraf tiruan.

Permohonan

- Rangkaian saraf membenarkan pemodelan proses bukan linear, jadi mereka membuat alat yang hebat untuk menyelesaikan beberapa masalah yang berbeza seperti klasifikasi, pengecaman corak, clustering, ramalan dan analisis, kawalan dan pengoptimalan, terjemahan mesin, membuat keputusan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan banyak lagi . Model pembelajaran yang mendalam boleh digunakan untuk pelbagai bidang termasuk pengenalan pertuturan, pemprosesan bahasa semulajadi, kenderaan memandu sendiri, diagnosis bantuan komputer, pembantu suara, penciptaan suara, robotik, permainan komputer, pengenalan imej, pengesanan kanser otak, penapisan rangkaian sosial, corak pengiktirafan, bioperubatan, dan banyak lagi.

Pembelajaran Deep vs. Neural Network: Carta Perbandingan

Ringkasan

Pendek kata, pembelajaran Deep adalah seperti bahan api untuk zaman digital ini yang telah menjadi kawasan penyelidikan yang aktif, membuka jalan untuk pembelajaran mesin moden, tetapi tanpa rangkaian saraf, tidak ada pembelajaran yang mendalam. Walau bagaimanapun, pembelajaran mendalam merupakan konsep yang lebih luas daripada rangkaian saraf buatan dan termasuk beberapa kawasan yang berbeza dari mesin yang berkaitan. Rangkaian saraf adalah asas asas AI yang membantu melaksanakan pembelajaran mendalam. Rangkaian saraf, juga dikenali sebagai rangkaian saraf buatan, adalah satu set algoritma yang dimodelkan selepas otak manusia dan sistem saraf. Rangkaian saraf yang paling mudah dirujuk sebagai perceptron, yang diilhamkan oleh neuron dalam otak manusia.