Deep Learning vs. neuronale Netze: Unterschied zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben seit ihrer Konzeption in den späten 1950er Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Heutzutage sind diese Technologien immens ausgefeilt und fortschrittlich geworden. Obwohl technologische Fortschritte im Bereich der Datenwissenschaft mehr als willkommen sind, hat sie eine Menge Terminologien hervorgebracht, die das Verständnis des Normalbürgers übersteigen.

Tatsächlich können selbst viele Unternehmen, die disruptive Technologien wie KI und ML nutzen, viele technologische Terminologien nicht auseinanderhalten.

Die Hauptursache für Verwirrung um die neuen Terminologien, die durch Data Science entstanden sind, liegt darin, dass Data Science-Konzepte tief miteinander verflochten sind – sie sind in vielen Aspekten miteinander verbunden.

Deshalb hören und sehen wir die Menschen um uns herum oft synonym mit den Begriffen „Künstliche Intelligenz“, „Maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“. Trotz der konzeptionellen Ähnlichkeiten sind diese Technologien jedoch auf ihre Weise einzigartig.

Heute werden wir uns mit einem der weniger hervorgehobenen Themen in der Datenwissenschaft befassen – der Debatte zwischen Deep Learning und neuronalen Netzwerken.

Bevor wir uns tief in die Debatte zwischen Deep Learning und neuronalen Netzwerken wagen, müssen wir verstehen, was diese Konzepte im Einzelnen bedeuten.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning oder hierarchisches Lernen ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens in der künstlichen Intelligenz, die die Datenverarbeitungsfunktion des menschlichen Gehirns imitieren und ähnliche Muster erstellen kann, die das Gehirn für die Entscheidungsfindung verwendet. Im Gegensatz zu aufgabenbasierten Algorithmen lernen Deep-Learning-Systeme aus Datenrepräsentationen – sie können aus unstrukturierten oder unbeschrifteten Daten lernen.

Deep-Learning-Architekturen wie Deep Neural Networks, Belief Networks und Recurrent Neural Networks sowie Convolutional Neural Networks haben Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Audio-/Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Filterung sozialer Netzwerke, Bioinformatik, Arzneimitteldesign und vielem mehr gefunden .

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Ein neuronales Netzwerk besteht aus einer Reihe von Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Diese Algorithmen können sensorische Daten über die maschinelle Wahrnehmung interpretieren und die Rohdaten kennzeichnen oder gruppieren. Sie sollen numerische Muster erkennen, die in Vektoren enthalten sind, in denen alle realen Daten (Bilder, Ton, Text, Zeitreihen usw.) übersetzt werden müssen.

Im Wesentlichen besteht die Hauptaufgabe eines neuronalen Netzwerks darin, die Rohdaten zu gruppieren und zu klassifizieren – sie gruppieren die nicht gekennzeichneten Daten basierend auf den in den Eingabedaten gefundenen Ähnlichkeiten und klassifizieren die Daten dann basierend auf dem gekennzeichneten Trainingsdatensatz. Neuronale Netze können sich automatisch an sich ändernde Eingaben anpassen. Sie müssen also die Ausgabekriterien nicht jedes Mal neu entwerfen, wenn sich die Eingabe ändert, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

Deep Learning vs. neuronales Netzwerk

Während Deep Learning neuronale Netze in seine Architektur integriert, gibt es einen großen Unterschied zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen. Hier beleuchten wir die drei Hauptunterschiede zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen.

1. Definition

Neuronale Netze – Es handelt sich um eine Struktur, die aus ML-Algorithmen besteht, wobei die künstlichen Neuronen die zentrale Recheneinheit bilden, die sich darauf konzentriert, die zugrunde liegenden Muster oder Verbindungen innerhalb eines Datensatzes aufzudecken, genau wie das menschliche Gehirn es bei der Entscheidungsfindung tut.

Deep Learning – Es ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der eine Reihe nichtlinearer Verarbeitungseinheiten nutzt, die mehrere Schichten für die Merkmalstransformation und -extraktion umfassen. Es verfügt über mehrere Schichten künstlicher neuronaler Netze, die den ML-Prozess ausführen. Die erste Schicht des neuronalen Netzes verarbeitet die eingegebenen Rohdaten und leitet die Informationen an die zweite Schicht weiter. Deep-Learning-Karriereweg: Top-faszinierende Jobrollen

Die zweite verarbeitet diese Informationen später weiter, indem sie zusätzliche Informationen (z. B. die IP-Adresse des Benutzers) hinzufügt und an die nächste Schicht weiterleitet. Dieser Prozess wird in allen Schichten des Deep-Learning-Netzwerks fortgesetzt, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist.

2. Struktur

Ein neuronales Netzwerk besteht aus folgenden Komponenten:

• Neuronen – Ein Neuron ist eine mathematische Funktion, die entwickelt wurde, um die Funktionsweise eines biologischen Neurons nachzuahmen. Es berechnet den gewichteten Durchschnitt der Dateneingabe und leitet die Informationen durch eine nichtlineare Funktion, auch bekannt als die Aktivierungsfunktion (z. B. die Sigmoidfunktion).
• Verbindungen und Gewichte – Wie der Name schon sagt, verbinden Verbindungen ein Neuron in einer Schicht mit einem anderen Neuron in derselben oder einer anderen Schicht. Jede Verbindung ist mit einem Gewichtswert verknüpft. Hier repräsentiert ein Gewicht die Stärke der Verbindung zwischen den Einheiten. Ziel ist es, den Gewichtswert zu reduzieren, um die Möglichkeiten des Verlusts (Fehler) zu verringern.
• Ausbreitungsfunktion – Zwei Ausbreitungsfunktionen arbeiten in einem neuronalen Netzwerk: Vorwärtsausbreitung, die den „vorhergesagten Wert“ liefert, und Rückwärtsausbreitung, die den „Fehlerwert“ liefert.
• Lernrate – Neuronale Netze werden mit Gradient Descent trainiert, um die Gewichte zu optimieren. Backpropagation wird bei jeder Iteration verwendet, um die Ableitung der Verlustfunktion in Bezug auf jeden Gewichtswert zu berechnen und sie von diesem Gewicht zu subtrahieren. Die Lernrate entscheidet, wie schnell oder langsam Sie die Gewichtungs-(Parameter-)Werte des Modells aktualisieren möchten.

Ein Deep-Learning-Modell besteht aus den folgenden Komponenten:

• Motherboard – Der Motherboard-Chipsatz des Modells basiert normalerweise auf PCI-e-Lanes.
• Prozessoren – Die für Deep Learning erforderliche GPU muss anhand der Anzahl der Kerne und der Kosten des Prozessors bestimmt werden.
• RAM – Dies ist der physische Speicher und Speicher. Da Deep-Learning-Algorithmen eine größere CPU-Auslastung und mehr Speicherplatz erfordern, muss der Arbeitsspeicher riesig sein.
• Netzteil – Da die Speicheranforderungen steigen, wird es entscheidend, ein großes Netzteil einzusetzen, das massive und komplexe Deep-Learning-Funktionen verarbeiten kann.

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3. Architektur

Die Architektur eines neuronalen Netzwerks umfasst:

• Feed Forward Neural Networks – Dies ist die gebräuchlichste Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, bei der die erste Schicht die Eingabeschicht und die letzte Schicht die Ausgabeschicht ist. Alle Zwischenschichten sind verborgene Schichten.
• Wiederkehrende neuronale Netze – Diese Netzwerkarchitektur ist eine Reihe künstlicher neuronaler Netze, bei denen die Verbindungen zwischen Knoten entlang einer zeitlichen Abfolge einen gerichteten Graphen bilden. Daher bildet diese Art von Netzwerk zeitlich dynamisches Verhalten ab.
• Symmetrisch verbundene neuronale Netze – Diese ähneln rekurrenten neuronalen Netzen, mit dem einzigen Unterschied, dass in symmetrisch verbundenen neuronalen Netzen die Verbindungen zwischen Einheiten symmetrisch sind (sie haben die gleichen Gewichtungswerte in beide Richtungen).

Die Architektur eines Deep-Learning-Modells umfasst:

• Unbeaufsichtigte vortrainierte Netzwerke – Wie der Name schon sagt, benötigt diese Architektur kein formelles Training, da sie auf früheren Erfahrungen vortrainiert ist. Dazu gehören Autoencoder, Deep Belief Networks und Generative Adversarial Networks.
• Convolutional Neural Networks – Dies ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der ein Eingabebild aufnehmen, verschiedenen Objekten im Bild Wichtigkeit (lernbare Gewichtungen und Verzerrungen) zuweisen und auch zwischen diesen Objekten unterscheiden kann.
• Wiederkehrende neuronale Netze – Wiederkehrende neuronale Netze beziehen sich auf eine bestimmte Art von künstlichem neuronalem Netz, das dem Netz zusätzliche Gewichte hinzufügt, um Zyklen im Netzgraphen zu erzeugen, um einen internen Zustand aufrechtzuerhalten.
• Rekursive neuronale Netze – Dies ist eine Art tiefes neuronales Netz, das durch rekursives Anwenden des gleichen Satzes von Gewichtungen auf eine strukturierte Eingabe erstellt wird, um eine strukturierte Vorhersage über oder eine skalare Vorhersage auf Eingabestrukturen mit variabler Größe zu erzeugen, indem eine topologische Struktur übergeben wird.

Fazit

Da Deep Learning und neuronale Netze so eng miteinander verflochten sind, ist es schwierig, sie oberflächlich voneinander zu unterscheiden. Inzwischen haben Sie jedoch verstanden, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen Deep Learning und neuronalen Netzwerken gibt.

Während neuronale Netze Neuronen verwenden, um Daten in Form von Eingabewerten und Ausgabewerten über Verbindungen zu übertragen, ist Deep Learning mit der Transformation und Extraktion von Merkmalen verbunden, die versuchen, eine Beziehung zwischen Stimuli und den damit verbundenen neuronalen Reaktionen im Gehirn herzustellen.

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