Perbezaan Antara Rangkaian Neural dan Pembelajaran Deep

The perbezaan utama antara rangkaian saraf dan pembelajaran yang mendalam rangkaian saraf beroperasi sama dengan neuron di dalam otak manusia untuk melakukan pelbagai tugas pengiraan dengan lebih cepat manakala pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk memperoleh pengetahuan.

Rangkaian neural membantu membina model ramalan untuk menyelesaikan masalah yang rumit. Sebaliknya, pembelajaran mendalam adalah sebahagian daripada pembelajaran mesin. Ia membantu membangunkan pengecaman pertuturan, pengiktirafan imej, pemprosesan bahasa semula jadi, sistem cadangan, bioinformatik dan banyak lagi. Rangkaian Neural adalah satu kaedah untuk melaksanakan pembelajaran yang mendalam.

KANDUNGAN

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apakah Rangkaian Neural
3. Apakah Pembelajaran Deep?
4. Side by Side Comparison - Neural Network vs Deep Learning in Form Tabular
5. Ringkasan

Apakah Rangkaian Neural??

Neuron biologi adalah inspirasi untuk rangkaian saraf. Terdapat berjuta-juta neuron dalam otak manusia dan proses maklumat dari satu neuron ke yang lain. Rangkaian Neural menggunakan senario ini. Mereka membuat model komputer yang serupa dengan otak. Ia boleh melakukan tugas komputasi kompleks lebih cepat daripada sistem biasa.

Rajah 01: Rangkaian blok Neural Rangkaian

Dalam rangkaian saraf, nod bersambung antara satu sama lain. Setiap sambungan mempunyai berat badan. Apabila input ke nod adalah x1, x2, x3, ... dan beban yang sepadan ialah w1, w2, w3, ... maka input bersih (y) adalah,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 + ... .

Selepas menggunakan input bersih ke fungsi pengaktifan, ia memberikan output. Fungsi pengaktifan boleh berfungsi secara linear atau sigmoid.

Y = F (y)

Jika output ini adalah berbeza daripada keluaran yang diingini, beratnya diselaraskan semula dan proses ini berterusan sehingga mendapat keluaran yang diingini. Berat pengemaskinian ini berlaku mengikut algoritma backpropagation.

Terdapat dua topologi rangkaian neural yang dipanggil feedforward dan maklum balas. Rangkaian feedforward tidak mempunyai gelung maklum balas. Dengan kata lain, isyarat hanya mengalir dari input ke output. Rangkaian feedforward terus membahagi kepada lapisan tunggal dan rangkaian neural pelbagai lapisan.

Jenis Rangkaian

Dalam rangkaian lapisan tunggal, lapisan input menyambung ke lapisan output. Rangkaian neural pelbagai lapisan mempunyai lebih banyak lapisan antara lapisan masukan dan lapisan output. Lapisan tersebut dipanggil lapisan tersembunyi. Jenis rangkaian lain yang merupakan rangkaian maklum balas mempunyai laluan maklum balas. Selain itu, terdapat kemungkinan untuk menyampaikan maklumat kepada kedua-dua belah pihak.

Rajah 02: Rangkaian Neural Multilayer

Rangkaian neural belajar dengan mengubah berat sambungan antara nod. Terdapat tiga jenis pembelajaran, seperti pembelajaran yang diselia, pembelajaran tanpa pengawasan dan pembelajaran peneguhan. Dalam pembelajaran yang diawasi, rangkaian akan menyediakan vektor output mengikut vektor masukan. Vektor output ini dibandingkan dengan vektor output yang dikehendaki. Sekiranya terdapat perbezaan, berat akan diubahsuai. Proses ini berterusan sehingga output sebenar sepadan dengan output yang diingini.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, rangkaian mengenal pasti corak dan ciri dari data input dan hubungan untuk data input dengan sendirinya. Dalam pembelajaran ini, vektor masukan jenis yang serupa bergabung untuk menghasilkan kelompok. Apabila rangkaian mendapat corak masukan yang baru, ia akan memberikan output yang menyatakan kelas yang mana corak input itu dimiliki. Pembelajaran tetulang menerima beberapa maklum balas dari alam sekitar. Kemudian rangkaian mengubah berat. Ini adalah kaedah untuk melatih rangkaian saraf. Secara keseluruhan, rangkaian saraf membantu menyelesaikan pelbagai masalah pengecaman corak.

Apakah Deep Learning??

Sebelum pembelajaran yang mendalam, adalah penting untuk membincangkan pembelajaran mesin. Ia memberikan keupayaan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara jelas. Dalam erti kata lain, ia membantu untuk membuat algoritma pembelajaran kendiri untuk menganalisis data dan mengiktiraf corak untuk membuat keputusan. Tetapi, terdapat beberapa batasan yang adalah pembelajaran mesin umum. Pertama, sukar untuk bekerja dengan data dimensi tinggi atau set input dan output yang sangat besar. Mungkin juga sukar untuk melakukan pengekstrakan ciri.

Pembelajaran mendalam menyelesaikan masalah ini. Ia adalah jenis pembelajaran mesin khas. Ia membantu membina algoritma pembelajaran yang boleh berfungsi sama dengan otak manusia. Rangkaian saraf dalam dan rangkaian saraf berulang adalah beberapa arsitektur pembelajaran yang mendalam. Rangkaian neural yang mendalam adalah rangkaian neural dengan pelbagai lapisan tersembunyi. Rangkaian neural berulang menggunakan memori untuk memproses urutan masukan.

Apakah Perbezaan Antara Rangkaian Neural dan Pembelajaran Deep?

Rangkaian Neural adalah sistem yang beroperasi serupa dengan neuron dalam otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan dengan lebih cepat. Pembelajaran yang mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan oleh manusia untuk mendapatkan pengetahuan. Rangkaian Neural adalah satu kaedah untuk mencapai pembelajaran mendalam. Sebaliknya, Deep Leaning adalah satu bentuk khas Mesin Melegenda. Ini adalah perbezaan utama antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam

Ringkasan - Rangkaian Neural vs Pembelajaran Deep

Perbezaan antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam adalah bahawa rangkaian saraf beroperasi sama dengan neuron di otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan dengan lebih cepat manakala pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan.

Rujukan:

1. "Apakah Pembelajaran Deep (Rangkaian Neural Dalam)? - Definisi dari WhatIs.com. " SearchEnterpriseAI. Terdapat di sini 
2. "Pembelajaran Deep". Wikipedia, Yayasan Wikimedia, 30 Mei 2018. Boleh didapati di sini  
3.edurekaIN. Apa Pembelajaran Deep | Pembelajaran Deeply Simplified | Tutorial Pembelajaran Deep | Edureka, Edureka !, 10 Mei 2017. Boleh didapati di sini   
4.Tutorial Point. "Blok Bangunan Rangkaian Syaraf Buatan." Titik Tutorial, 8 Jan. 2018. Boleh didapati di sini  

Image Courtesy:

1. 'Jaringan syaraf tiruan' oleh Geetika saini - Kerja sendiri, (CC BY-SA 4.0) melalui Wikimedia Commons  
2.'MultiLayerNeuralNetworkBigger english'By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Pekerjaan Chrislbderivative: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) via Wikimedia Commons