Głębokie uczenie a sieci neuronowe: różnica między głębokim uczeniem a sieciami neuronowymi

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przeszły długą drogę od czasu ich powstania pod koniec lat pięćdziesiątych. Obecnie technologie te stały się niezwykle wyrafinowane i zaawansowane. Jednak chociaż postęp technologiczny w dziedzinie Data Science jest mile widziany, przyniósł mnóstwo terminologii, które są poza zrozumieniem zwykłego człowieka.

W rzeczywistości nawet wiele firm wykorzystujących przełomowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, nie jest w stanie odróżnić wielu terminologii technologicznych.

Główną przyczyną zamieszania wokół nowych terminologii wprowadzonych przez Data Science jest to, że koncepcje Data Science są ze sobą głęboko splecione – są ze sobą powiązane w wielu aspektach.

Dlatego często słyszymy i widzimy ludzi wokół nas używających zamiennie terminów „sztuczna inteligencja”, „uczenie maszynowe” i „głębokie uczenie”. Jednak pomimo podobieństw koncepcyjnych, technologie te są na swój sposób wyjątkowe.

Dzisiaj zajmiemy się jedną z mniej podkreślanych kwestii w Data Science – debatą Deep Learning vs Neural Network.

Zanim zagłębimy się w debatę Deep Learning vs Neural Network, musimy zrozumieć, co te pojęcia oznaczają indywidualnie.

Co to jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie lub uczenie hierarchiczne to podzbiór uczenia maszynowego w sztucznej inteligencji, który może naśladować funkcję przetwarzania danych w ludzkim mózgu i tworzyć podobne wzorce, których mózg używa do podejmowania decyzji. W przeciwieństwie do algorytmów zadaniowych, systemy Deep Learning uczą się na podstawie reprezentacji danych – mogą uczyć się na danych nieustrukturyzowanych lub nieoznaczonych.

Architektury głębokiego uczenia się, takie jak głębokie sieci neuronowe, sieci przekonań i rekurencyjne sieci neuronowe oraz splotowe sieci neuronowe, znalazły zastosowanie w dziedzinie widzenia komputerowego, rozpoznawania dźwięku/mowy, tłumaczenia maszynowego, filtrowania sieci społecznościowych, bioinformatyki, projektowania leków i wielu innych .

Co to jest sieć neuronowa?

Sieci neuronowe składają się z szeregu algorytmów, które są wzorowane na ludzkim mózgu. Algorytmy te mogą interpretować dane sensoryczne za pomocą percepcji maszynowej i oznaczać lub grupować surowe dane. Są zaprojektowane do rozpoznawania wzorców liczbowych zawartych w wektorach, w których wszystkie dane ze świata rzeczywistego (obrazy, dźwięk, tekst, szeregi czasowe itp.) muszą zostać przetłumaczone.

Zasadniczo głównym zadaniem sieci neuronowych jest klastrowanie i klasyfikowanie surowych danych – grupują nieoznakowane dane na podstawie podobieństw znalezionych w danych wejściowych, a następnie klasyfikują dane na podstawie oznakowanego zestawu danych treningowych. Sieci neuronowe mogą automatycznie dostosowywać się do zmieniających się danych wejściowych. Tak więc nie musisz przeprojektowywać kryteriów wyjściowych za każdym razem, gdy dane wejściowe się zmieniają, aby wygenerować najlepszy możliwy wynik.

Głębokie uczenie a sieć neuronowa

Chociaż uczenie głębokie obejmuje sieci neuronowe w swojej architekturze, istnieje wyraźna różnica między uczeniem głębokim a sieciami neuronowymi. W tym miejscu rzucimy światło na trzy główne różnice między uczeniem głębokim a sieciami neuronowymi.

1. Definicja

Sieci neuronowe – Jest to struktura składająca się z algorytmów ML, w której sztuczne neurony tworzą podstawową jednostkę obliczeniową, która koncentruje się na odkrywaniu podstawowych wzorców lub połączeń w zbiorze danych, tak jak robi to ludzki mózg podczas podejmowania decyzji.

Głębokie uczenie — jest to gałąź uczenia maszynowego, która wykorzystuje szereg nieliniowych jednostek przetwarzania składających się z wielu warstw do transformacji i wyodrębniania cech. Ma kilka warstw sztucznych sieci neuronowych, które realizują proces ML. Pierwsza warstwa sieci neuronowej przetwarza surowe dane wejściowe i przekazuje informacje do drugiej warstwy. Ścieżka kariery w głębokim uczeniu: najbardziej fascynujące role zawodowe

Drugi później przetwarza te informacje dalej, dodając dodatkowe informacje (na przykład adres IP użytkownika) i przekazuje je do następnej warstwy. Proces ten trwa przez wszystkie warstwy sieci Deep Learning, aż do osiągnięcia pożądanego rezultatu.

2. Struktura

Sieć neuronowa składa się z następujących elementów:

• Neurony – Neuron to funkcja matematyczna zaprojektowana w celu naśladowania funkcjonowania neuronu biologicznego. Oblicza średnią ważoną danych wejściowych i przekazuje informacje przez funkcję nieliniową, czyli funkcję aktywacji (na przykład sigmoid).
• Połączenie i wagi – Jak sama nazwa wskazuje, połączenia łączą neuron w jednej warstwie z innym neuronem w tej samej lub innej warstwie. Z każdym połączeniem jest powiązana wartość wagi. Tutaj waga reprezentuje siłę połączenia między jednostkami. Celem jest zmniejszenie wartości masy, aby zmniejszyć możliwość utraty (błąd).
• Funkcja propagacji — w sieci neuronowej działają dwie funkcje propagacji: propagacja do przodu, która zapewnia „wartość przewidywaną” i propagacja wstecz, która zapewnia „wartość błędu”.
• Szybkość uczenia się — sieci neuronowe są trenowane przy użyciu funkcji Gradient Descent w celu optymalizacji wag. Propagacja wsteczna jest używana w każdej iteracji do obliczenia pochodnej funkcji straty w odniesieniu do każdej wartości wagi i odjęcia jej od tej wagi. Szybkość uczenia decyduje o tym, jak szybko lub wolno chcesz aktualizować wartości wagi (parametrów) modelu.

Model Deep Learning składa się z następujących elementów:

• Płyta główna — chipset płyty głównej modelu jest zwykle oparty na liniach PCI-e.
• Procesory — procesor graficzny wymagany do uczenia głębokiego należy określić na podstawie liczby rdzeni i kosztu procesora.
• RAM — jest to pamięć fizyczna i pamięć masowa. Ponieważ algorytmy Deep Learning wymagają większego wykorzystania procesora i obszaru pamięci, pamięć RAM musi być ogromna.
• Zasilacz — w miarę wzrostu zapotrzebowania na pamięć kluczowe znaczenie ma zastosowanie dużego zasilacza, który może obsługiwać ogromne i złożone funkcje Deep Learning.

Uzyskaj szkolenia z uczenia maszynowego online na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

3. Architektura

Architektura sieci neuronowej obejmuje:

• Feed Forward Neural Networks – Jest to najczęstszy rodzaj architektury sieci neuronowej, w której pierwsza warstwa to warstwa wejściowa, a ostatnia warstwa to warstwa wyjściowa. Wszystkie warstwy pośrednie są warstwami ukrytymi.
• Recurrent Neural Networks – Ta architektura sieci to seria sztucznych sieci neuronowych, w których połączenia między węzłami tworzą ukierunkowany wykres wzdłuż sekwencji czasowej. Dlatego ten typ sieci obrazuje dynamiczne zachowanie w czasie.
• Symetrycznie połączone sieci neuronowe – są podobne do rekurencyjnych sieci neuronowych, z tą różnicą, że w symetrycznie połączonych sieciach neuronowych połączenia między jednostkami są symetryczne (mają takie same wartości wag w obu kierunkach).

Architektura modelu Deep Learning obejmuje:

• Nienadzorowane wstępnie przeszkolone sieci — jak sama nazwa wskazuje, ta architektura nie wymaga formalnego szkolenia, ponieważ jest wstępnie przeszkolona na podstawie wcześniejszych doświadczeń. Należą do nich Autokodery, Deep Belief Networks i Generative Adversarial Networks.
• Splotowe sieci neuronowe — jest to algorytm głębokiego uczenia, który może przyjąć obraz wejściowy, przypisać wagę (nauczane wagi i błędy systematyczne) różnym obiektom na obrazie, a także rozróżniać między tymi obiektami.
• Recurrent Neural Networks – Recurrent Neural Networks odnoszą się do określonego rodzaju sztucznej sieci neuronowej, która dodaje dodatkowe wagi do sieci, aby utworzyć cykle na wykresie sieci, aby utrzymać stan wewnętrzny.
• Rekurencyjne sieci neuronowe — jest to rodzaj głębokiej sieci neuronowej, która jest tworzona przez rekurencyjne zastosowanie tego samego zestawu wag do ustrukturyzowanego wejścia w celu wytworzenia ustrukturyzowanej prognozy lub prognozy skalarnej na strukturach wejściowych o zmiennej wielkości poprzez przekazanie struktury topologicznej.

Wniosek

Ponieważ uczenie głębokie i sieci neuronowe są ze sobą tak głęboko powiązane, trudno je odróżnić na poziomie powierzchni. Jednak do tej pory zrozumiałeś, że istnieje znacząca różnica między uczeniem głębokim a sieciami neuronowymi.

Podczas gdy sieci neuronowe wykorzystują neurony do przesyłania danych w postaci wartości wejściowych i wartości wyjściowych przez połączenia, uczenie głębokie wiąże się z transformacją i wyodrębnianiem cechy, która próbuje ustalić związek między bodźcami i powiązanymi reakcjami neuronowymi obecnymi w mózgu.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o głębokim uczeniu i sztucznej inteligencji, zapoznaj się z naszym programem Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i obejmuje ponad 450 godzin szkolenia rigorositeus.