Глубокое обучение против нейронных сетей: разница между глубоким обучением и нейронными сетями

Искусственный интеллект и машинное обучение прошли долгий путь с момента их появления в конце 1950-х годов. Сегодня эти технологии стали чрезвычайно сложными и продвинутыми. Однако, хотя технологические успехи в области науки о данных более чем приветствуются, они породили множество терминов, недоступных для понимания обычного человека.

На самом деле, даже многие компании, использующие прорывные технологии, такие как ИИ и машинное обучение, не могут различать многие технологические термины.

Основная причина путаницы вокруг новых терминов, вызванных наукой о данных, заключается в том, что концепции науки о данных глубоко переплетены друг с другом — они взаимосвязаны во многих аспектах.

Вот почему мы часто слышим и видим, как окружающие нас люди используют термины «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение» как синонимы. Однако, несмотря на концептуальное сходство, эти технологии по-своему уникальны.

Сегодня мы рассмотрим один из менее заметных вопросов в науке о данных — дебаты о глубоком обучении и нейронных сетях.

Прежде чем мы углубимся в дискуссию о глубоком обучении и нейронной сети, мы должны понять, что эти понятия означают по отдельности.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение или иерархическое обучение — это подмножество машинного обучения в искусственном интеллекте, которое может имитировать функцию обработки данных человеческим мозгом и создавать аналогичные шаблоны, используемые мозгом для принятия решений. В отличие от алгоритмов, основанных на задачах, системы глубокого обучения учатся на представлениях данных — они могут учиться на неструктурированных или немаркированных данных.

Архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, сети убеждений, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети, нашли применение в области компьютерного зрения, распознавания звука и речи, машинного перевода, фильтрации социальных сетей, биоинформатики, разработки лекарств и многого другого. .

Что такое нейронная сеть?

Нейронные сети состоят из множества алгоритмов, которые моделируются человеческим мозгом. Эти алгоритмы могут интерпретировать сенсорные данные с помощью машинного восприятия и маркировать или группировать необработанные данные. Они предназначены для распознавания числовых шаблонов, содержащихся в векторах, в которых должны быть преобразованы все данные реального мира (изображения, звук, текст, временные ряды и т. д.).

По сути, основная задача нейронных сетей состоит в кластеризации и классификации необработанных данных — они группируют немаркированные данные на основе сходства, обнаруженного во входных данных, а затем классифицируют данные на основе помеченного обучающего набора данных. Нейронные сети могут автоматически адаптироваться к изменению ввода. Таким образом, вам не нужно переделывать выходные критерии каждый раз, когда входные данные изменяются, чтобы получить наилучший возможный результат.

Глубокое обучение против нейронной сети

Хотя глубокое обучение включает нейронные сети в свою архитектуру, между глубоким обучением и нейронными сетями есть огромная разница. Здесь мы прольем свет на три основных различия между глубоким обучением и нейронными сетями.

1. Определение

Нейронные сети — это структура, состоящая из алгоритмов машинного обучения, в которой искусственные нейроны составляют основную вычислительную единицу, которая фокусируется на раскрытии основных закономерностей или связей в наборе данных, точно так же, как это делает человеческий мозг при принятии решений.

Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, в которой используется ряд нелинейных блоков обработки, включающих несколько уровней для преобразования и извлечения признаков. Он имеет несколько слоев искусственных нейронных сетей, которые выполняют процесс машинного обучения. Первый слой нейронной сети обрабатывает ввод необработанных данных и передает информацию второму слою. Карьерный путь в области глубокого обучения: самые увлекательные рабочие места

Второй затем обрабатывает эту информацию, добавляя дополнительную информацию (например, IP-адрес пользователя) и передает ее на следующий уровень. Этот процесс продолжается на всех уровнях сети глубокого обучения, пока не будет достигнут желаемый результат.

2. Структура

Нейронная сеть состоит из следующих компонентов:

• Нейроны . Нейрон — это математическая функция, предназначенная для имитации функционирования биологического нейрона. Он вычисляет средневзвешенное значение входных данных и передает информацию через нелинейную функцию, также известную как функция активации (например, сигмоид).
• Соединение и веса . Как следует из названия, соединения соединяют нейрон в одном слое с другим нейроном в том же или другом слое. Каждое соединение имеет связанное с ним значение веса. Здесь вес представляет силу связи между единицами. Цель состоит в том, чтобы уменьшить значение веса, чтобы уменьшить вероятность потери (ошибки).
• Функция распространения. В нейронной сети работают две функции распространения: прямое распространение, которое обеспечивает «прогнозируемое значение», и обратное распространение, которое предоставляет «значение ошибки».
• Скорость обучения . Нейронные сети обучаются с использованием градиентного спуска для оптимизации весов. Обратное распространение используется на каждой итерации для вычисления производной функции потерь по отношению к каждому значению веса и вычитания ее из этого веса. Скорость обучения определяет, насколько быстро или медленно вы хотите обновлять значения веса (параметра) модели.

Модель глубокого обучения состоит из следующих компонентов:

• Материнская плата — набор микросхем материнской платы модели обычно основан на линиях PCI-e.
• Процессоры . Графический процессор, необходимый для глубокого обучения, должен определяться в зависимости от количества ядер и стоимости процессора.
• RAM — это физическая память и хранилище. Поскольку алгоритмы глубокого обучения требуют большего использования ЦП и объема памяти, объем оперативной памяти должен быть огромным.
• Блок питания . По мере увеличения требований к памяти становится важным использовать большой блок питания, который может выполнять массивные и сложные функции глубокого обучения.

Получите онлайн-обучение по машинному обучению в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Архитектура

Архитектура нейронной сети включает в себя:

• Нейронные сети с прямой связью — это наиболее распространенный тип архитектуры нейронной сети, в которой первый уровень является входным, а последний — выходным. Все промежуточные слои являются скрытыми слоями.
• Рекуррентные нейронные сети . Эта сетевая архитектура представляет собой серию искусственных нейронных сетей, в которых связи между узлами образуют ориентированный граф во временной последовательности. Следовательно, этот тип сети отображает временное динамическое поведение.
• Симметрично связанные нейронные сети — они похожи на рекуррентные нейронные сети с той лишь разницей, что в симметрично связанных нейронных сетях связи между элементами симметричны (они имеют одинаковые значения веса в обоих направлениях).

Архитектура модели глубокого обучения включает в себя:

• Неконтролируемые предварительно обученные сети . Как следует из названия, эта архитектура не требует формального обучения, поскольку она предварительно обучена на прошлом опыте. К ним относятся автоэнкодеры, сети глубокого убеждения и генеративно-состязательные сети.
• Сверточные нейронные сети — это алгоритм глубокого обучения, который может принимать входное изображение, присваивать важность (обучаемые веса и смещения) различным объектам на изображении, а также различать эти объекты.
• Рекуррентные нейронные сети . Рекуррентные нейронные сети относятся к определенному типу искусственной нейронной сети, которая добавляет в сеть дополнительные веса для создания циклов в графе сети, чтобы поддерживать внутреннее состояние.
• Рекурсивные нейронные сети — это тип глубокой нейронной сети, который создается путем рекурсивного применения одного и того же набора весов к структурированным входным данным для создания структурированного прогноза или скалярного прогноза для входных структур переменного размера путем передачи топологической структуры.

Заключение

Поскольку глубокое обучение и нейронные сети настолько тесно переплетены, их трудно отличить друг от друга на поверхностном уровне. Однако к настоящему моменту вы поняли, что между глубоким обучением и нейронными сетями есть существенная разница.

В то время как нейронные сети используют нейроны для передачи данных в виде входных и выходных значений через соединения, глубокое обучение связано с преобразованием и извлечением признаков, которые пытаются установить взаимосвязь между стимулами и соответствующими нейронными реакциями, присутствующими в мозгу.

Если вам интересно узнать больше о глубоком обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с нашей программой Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 450 часов тщательного обучения.