Deep Learning vs Neural Networks: ความแตกต่างระหว่าง Deep Learning และ Neural Networks

ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงมาไกลตั้งแต่มีแนวคิดในปลายทศวรรษ 1950 วันนี้เทคโนโลยีเหล่านี้มีความซับซ้อนและก้าวหน้าอย่างมาก อย่างไรก็ตาม แม้ว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในโดเมน Data Science เป็นเรื่องที่น่ายินดี แต่ก็ได้นำเสนอคำศัพท์จำนวนมากมายที่เกินความเข้าใจของมนุษย์ทั่วไป

ในความเป็นจริง แม้แต่ธุรกิจจำนวนมากที่ใช้เทคโนโลยีก่อกวนเช่น AI และ ML ก็ไม่สามารถแยกแยะคำศัพท์ทางเทคโนโลยีจำนวนมากได้

สาเหตุหลักของความสับสนเกี่ยวกับคำศัพท์ใหม่ๆ ที่เกิดจาก Data Science เป็นเพราะแนวคิดของ Data Science เชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง ซึ่งมีความเกี่ยวข้องกันในหลายแง่มุม

นั่นเป็นเหตุผลที่เรามักจะได้ยินและเห็นผู้คนรอบตัวเราโดยใช้คำว่า “ปัญญาประดิษฐ์,” “การเรียนรู้ของเครื่อง” และ “การเรียนรู้เชิงลึก” สลับกัน อย่างไรก็ตาม แม้จะมีแนวความคิดที่คล้ายคลึงกัน แต่เทคโนโลยีเหล่านี้ก็มีเอกลักษณ์ในแบบของตัวเอง

วันนี้ เราจะมาพูดถึงประเด็นที่ไม่ค่อยให้ความสำคัญใน Data Science – การอภิปราย Deep Learning กับ Neural Network

ก่อนที่เราจะเจาะลึกลงไปในการอภิปราย Deep Learning กับ Neural Network เราต้องเข้าใจว่าแนวคิดเหล่านี้หมายถึงอะไรเป็นรายบุคคล

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกหรือการเรียนรู้แบบลำดับชั้นเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ด้วยเครื่องในปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเลียนแบบฟังก์ชันการประมวลผลข้อมูลของสมองของมนุษย์และสร้างรูปแบบที่คล้ายคลึงกันซึ่งสมองใช้สำหรับการตัดสินใจ ตรงกันข้ามกับอัลกอริธึมตามงาน ระบบ Deep Learning จะเรียนรู้จากการแสดงข้อมูล พวกเขาสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือไม่มีป้ายกำกับ

สถาปัตยกรรม Deep Learning เช่น โครงข่าย Deep Neural เครือข่ายความเชื่อ และโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ และโครงข่ายประสาทเทียม พบแอปพลิเคชั่นในด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การรู้จำเสียง/คำพูด การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การกรองโซเชียลเน็ตเวิร์ก ชีวสารสนเทศ การออกแบบยา และอื่นๆ อีกมากมาย .

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยอัลกอริธึมหลากหลายรูปแบบซึ่งจำลองมาจากสมองของมนุษย์ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถตีความข้อมูลทางประสาทสัมผัสผ่านการรับรู้ของเครื่องและติดฉลากหรือจัดกลุ่มข้อมูลดิบ ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้รู้จักรูปแบบตัวเลขที่มีอยู่ในเวกเตอร์ ซึ่งข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงทั้งหมด (ภาพ เสียง ข้อความ อนุกรมเวลา ฯลฯ) จะต้องได้รับการแปล

โดยพื้นฐานแล้ว งานหลักของ Neural Networks คือการจัดกลุ่มและจัดประเภทข้อมูลดิบ โดยจะจัดกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับตามความคล้ายคลึงที่พบในข้อมูลที่ป้อนเข้า จากนั้นจึงจัดประเภทข้อมูลตามชุดข้อมูลการฝึกที่มีป้ายกำกับ Neural Networks สามารถปรับให้เข้ากับอินพุตที่เปลี่ยนแปลงได้โดยอัตโนมัติ ดังนั้น คุณไม่จำเป็นต้องออกแบบเกณฑ์ผลลัพธ์ใหม่ทุกครั้งที่อินพุตเปลี่ยนแปลงเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

การเรียนรู้เชิงลึกกับโครงข่ายประสาทเทียม

แม้ว่า Deep Learning จะรวม Neural Networks ไว้ในสถาปัตยกรรม แต่ก็มีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงระหว่าง Deep Learning และ Neural Networks เราจะอธิบายความแตกต่างระหว่าง Deep Learning และ Neural Networks หลักๆ สามจุด

1. คำจำกัดความ

โครงข่ายประสาทเทียม – เป็นโครงสร้างที่ประกอบด้วยอัลกอริธึม ML ซึ่งเซลล์ประสาทเทียมสร้างหน่วยคำนวณหลักที่เน้นการเปิดเผยรูปแบบหรือการเชื่อมต่อที่ซ่อนอยู่ภายในชุดข้อมูล เช่นเดียวกับที่สมองของมนุษย์ทำในขณะตัดสินใจ

การเรียนรู้เชิงลึก – เป็นสาขาหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ประโยชน์จากชุดของหน่วยประมวลผลแบบไม่เชิงเส้นที่ประกอบด้วยหลายชั้นสำหรับการแปลงและการแยกคุณลักษณะ มีโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นที่ทำกระบวนการ ML ชั้นแรกของโครงข่ายประสาทเทียมจะประมวลผลการป้อนข้อมูลดิบและส่งข้อมูลไปยังชั้นที่สอง เส้นทางอาชีพการเรียนรู้เชิงลึก: บทบาทงานที่น่าสนใจอันดับต้น ๆ

วินาทีต่อมาจะประมวลผลข้อมูลนั้นเพิ่มเติมโดยเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติม (เช่น ที่อยู่ IP ของผู้ใช้) และส่งผ่านไปยังชั้นถัดไป กระบวนการนี้จะดำเนินต่อไปตลอดทุกชั้นของเครือข่าย Deep Learning จนกว่าจะบรรลุผลตามที่ต้องการ

2. โครงสร้าง

โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยองค์ประกอบต่อไปนี้:

• เซลล์ประสาท – เซลล์ประสาทเป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการทำงานของเซลล์ประสาททางชีววิทยา มันคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการป้อนข้อมูลและส่งข้อมูลผ่านฟังก์ชันไม่เชิงเส้นหรือที่เรียกว่าฟังก์ชันการเปิดใช้งาน (ตัวอย่างเช่น sigmoid)
• การ เชื่อมต่อและน้ำหนัก – ตามชื่อ การเชื่อมต่อเชื่อมต่อเซลล์ประสาทในชั้นหนึ่งกับอีกเซลล์หนึ่งในชั้นเดียวกันหรือชั้นอื่น การเชื่อมต่อแต่ละครั้งมีค่าน้ำหนักที่เชื่อมโยงกับมัน ในที่นี้ น้ำหนักแสดงถึงความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อระหว่างหน่วยต่างๆ จุดมุ่งหมายคือการลดค่าน้ำหนักเพื่อลดโอกาสในการสูญเสีย (ข้อผิดพลาด)
• ฟังก์ชันการขยายพันธุ์ – ฟังก์ชันการขยายพันธุ์ สองฟังก์ชันทำงานใน Neural Network: การขยายพันธุ์แบบไปข้างหน้าซึ่งให้ "ค่าที่คาดการณ์" และการขยายพันธุ์แบบย้อนกลับซึ่งส่ง "ค่าความผิดพลาด"
• อัตราการเรียนรู้ – Neural Networks ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ Gradient Descent เพื่อปรับน้ำหนักให้เหมาะสม การทำซ้ำแต่ละครั้งจะใช้การทำซ้ำเพื่อคำนวณอนุพันธ์ของฟังก์ชันการสูญเสียโดยอ้างอิงกับค่าน้ำหนักแต่ละค่าและลบออกจากน้ำหนักนั้น อัตราการเรียนรู้จะกำหนดว่าคุณต้องการอัปเดตค่าน้ำหนัก (พารามิเตอร์) ของแบบจำลองเร็วหรือช้าเพียงใด

โมเดล Deep Learning ประกอบด้วยองค์ประกอบต่อไปนี้:

• มาเธอร์ บอร์ด – ชิปเซ็ตมาเธอร์บอร์ดของรุ่นนี้มักจะใช้เลน PCI-e
• โปรเซสเซอร์ – GPU ที่จำเป็นสำหรับ Deep Learning จะต้องพิจารณาตามจำนวนคอร์และราคาของโปรเซสเซอร์
• RAM – นี่คือหน่วยความจำกายภาพและที่เก็บข้อมูล เนื่องจากอัลกอริธึม Deep Learning ต้องการการใช้งาน CPU และพื้นที่จัดเก็บที่มากขึ้น RAM จึงต้องมีขนาดใหญ่
• PSU – เมื่อความต้องการหน่วยความจำเพิ่มขึ้น จำเป็นต้องใช้ PSU ขนาดใหญ่ที่สามารถรองรับฟังก์ชัน Deep Learning ขนาดใหญ่และซับซ้อนได้

รับ การฝึกอบรมแมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

3. สถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรมของ Neural Network ประกอบด้วย:

• Feed Forward Neural Networks – นี่เป็นสถาปัตยกรรม Neural Network ที่พบได้บ่อยที่สุด โดยที่เลเยอร์แรกคือเลเยอร์อินพุต และเลเยอร์สุดท้ายคือเลเยอร์เอาต์พุต เลเยอร์ตัวกลางทั้งหมดเป็นเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่
• Recurrent Neural Networks – สถาปัตยกรรมเครือข่ายนี้เป็นชุดของโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งการเชื่อมต่อระหว่างโหนดจะสร้างกราฟกำกับตามลำดับเวลา ดังนั้น เครือข่ายประเภทนี้จะแสดงพฤติกรรมแบบไดนามิกชั่วขณะ
• Symmetrically Connected Neural Networks – สิ่งเหล่านี้คล้ายกับโครงข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีก โดยมีความแตกต่างเพียงอย่างเดียวใน Symmetrically Connected Neural Networks การเชื่อมต่อระหว่างหน่วยต่างๆ มีความสมมาตร (มีค่าน้ำหนักเท่ากันในทั้งสองทิศทาง)

สถาปัตยกรรมของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วย:

• Unsupervised Pre-trained Networks – ตามชื่อที่แนะนำ สถาปัตยกรรมนี้ไม่จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ เนื่องจากได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าจากประสบการณ์ที่ผ่านมา ซึ่งรวมถึง Autoencoders, Deep Belief Networks และ Generative Adversarial Networks
• Convolutional Neural Networks – นี่คืออัลกอริธึม Deep Learning ที่สามารถใช้อิมเมจอินพุต กำหนดความสำคัญ (น้ำหนักและอคติที่เรียนรู้ได้) ให้กับออบเจกต์ต่างๆ ในภาพ และยังแยกแยะระหว่างออบเจกต์เหล่านั้นด้วย
• Recurrent Neural Networks – Recurrent Neural Networks หมายถึงเครือข่ายประสาทเทียมประเภทใดประเภทหนึ่งที่เพิ่มน้ำหนักเพิ่มเติมให้กับเครือข่ายเพื่อสร้างวงจรในกราฟเครือข่ายเพื่อรักษาสถานะภายใน
• Recursive Neural Networks – เป็นประเภทของ Deep Neural Network ที่สร้างขึ้นโดยใช้น้ำหนักชุดเดียวกันซ้ำๆ บนอินพุตที่มีโครงสร้าง เพื่อสร้างการทำนายแบบมีโครงสร้างหรือการทำนายสเกลาร์บนโครงสร้างอินพุตขนาดตัวแปรโดยผ่านโครงสร้างทอพอโลยี

บทสรุป

เนื่องจาก Deep Learning และ Neural Networks มีความเกี่ยวพันกันอย่างลึกซึ้ง จึงเป็นเรื่องยากที่จะแยกความแตกต่างออกจากกันในระดับพื้นผิว อย่างไรก็ตาม ถึงตอนนี้ คุณเข้าใจดีว่า Deep Learning และ Neural Networks มีความแตกต่างกันอย่างมาก

ในขณะที่ Neural Networks ใช้เซลล์ประสาทในการส่งข้อมูลในรูปแบบของค่าอินพุตและค่าเอาต์พุตผ่านการเชื่อมต่อ Deep Learning มีความเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงและการแยกคุณลักษณะที่พยายามสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเร้าและการตอบสนองของระบบประสาทที่เกี่ยวข้องที่มีอยู่ในสมอง

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ โปรดดู โปรแกรม Executive PG ในโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและการฝึกอบรม rigorositeus มากกว่า 450 ชั่วโมง