深度學習與神經網絡：深度學習與神經網絡之間的區別

人工智能和機器學習自 1950 年代後期的概念以來已經走過了漫長的道路。 今天，這些技術已經變得非常複雜和先進。 然而，雖然數據科學領域的技術進步非常受歡迎，但它帶來了一系列超出普通人理解的術語。

事實上，即使是許多利用人工智能和機器學習等顛覆性技術的企業也無法區分許多技術術語。

圍繞數據科學帶來的新術語混淆的核心原因是因為數據科學概念彼此深深地交織在一起——它們在許多方面是相互關聯的。

這就是為什麼我們經常聽到和看到我們周圍的人交替使用“人工智能”、“機器學習”和“深度學習”這些術語。 然而，儘管在概念上有相似之處，但這些技術以它們自己的方式是獨一無二的。

今天，我們將討論數據科學中不太突出的問題之一——深度學習與神經網絡的辯論。

在我們深入探討深度學習與神經網絡的爭論之前，我們必須了解這些概念各自的含義。

什麼是深度學習？

深度學習或分層學習是人工智能機器學習的一個子集，它可以模仿人腦的數據處理功能，並創建大腦用於決策的類似模式。 與基於任務的算法相反，深度學習系統從數據表示中學習——它們可以從非結構化或未標記的數據中學習。

深度神經網絡、信念網絡、循環神經網絡和卷積神經網絡等深度學習架構已在計算機視覺、音頻/語音識別、機器翻譯、社交網絡過濾、生物信息學、藥物設計等領域得到應用.

什麼是神經網絡？

神經網絡由各種以人腦為模型的算法組成。 這些算法可以通過機器感知來解釋感官數據，並對原始數據進行標記或聚類。 它們旨在識別向量中包含的數字模式，所有現實世界的數據（圖像、聲音、文本、時間序列等）都必須在這些向量中進行轉換。

本質上，神經網絡的主要任務是對原始數據進行聚類和分類——它們根據輸入數據中發現的相似性對未標記的數據進行分組，然後根據標記的訓練數據集對數據進行分類。 神經網絡可以自動適應不斷變化的輸入。 因此，您無需在每次輸入更改時重新設計輸出標準以生成可能的最佳結果。

深度學習與神經網絡

雖然深度學習在其架構中加入了神經網絡，但深度學習和神經網絡之間存在明顯差異。 在這裡，我們將闡明深度學習和神經網絡之間的三個主要區別。

一、定義

神經網絡——它是一種由 ML 算法組成的結構，其中人工神經元構成核心計算單元，專注於揭示數據集中的底層模式或連接，就像人腦在決策時所做的那樣。

深度學習——它是機器學習的一個分支，它利用一系列包含多層的非線性處理單元進行特徵轉換和提取。 它有幾層執行機器學習過程的人工神經網絡。 神經網絡的第一層處理原始數據輸入並將信息傳遞給第二層。 深度學習職業道路：最吸引人的工作角色

第二個稍後通過添加附加信息（例如，用戶的 IP 地址）進一步處理該信息並將其傳遞到下一層。 這個過程在深度學習網絡的所有層中持續進行，直到達到預期的結果。

2.結構

神經網絡由以下組件組成：

• 神經元——神經元是一種數學函數，旨在模仿生物神經元的功能。 它計算數據輸入的加權平均值，並通過非線性函數傳遞信息，也就是激活函數（例如，sigmoid）。
• 連接和權重——顧名思義，連接將一層中的神經元連接到同一層或另一層中的另一個神經元。 每個連接都有一個與其關聯的權重值。 這裡，權重表示單元之間的連接強度。 目的是降低權重值以減少丟失（錯誤）的可能性。
• 傳播函數——兩個傳播函數在神經網絡中起作用：傳遞“預測值”的前向傳播和傳遞“錯誤值”的反向傳播。
• 學習率——神經網絡使用梯度下降來優化權重。 每次迭代都使用反向傳播來計算損失函數對每個權重值的導數，並將其從該權重中減去。 學習率決定了更新模型權重（參數）值的速度或速度。

深度學習模型由以下組件組成：

• 主板– 該型號的主板芯片組通常基於 PCI-e 通道。
• 處理器——深度學習所需的 GPU 必鬚根據處理器的核心數量和成本來確定。
• RAM – 這是物理內存和存儲。 由於深度學習算法需要更大的 CPU 使用率和存儲區域，因此 RAM 必須很大。
• PSU——隨著內存需求的增加，使用能夠處理大量複雜深度學習功能的大型 PSU 變得至關重要。

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3. 建築

神經網絡的架構包括：

• 前饋神經網絡——這是最常見的一種神經網絡架構，其中第一層是輸入層，最後一層是輸出層。 所有中間層都是隱藏層。
• 循環神經網絡——這種網絡架構是一系列人工神經網絡，其中節點之間的連接沿著時間序列形成有向圖。 因此，這種類型的網絡描述了時間動態行為。
• 對稱連接神經網絡——這些類似於循環神經網絡，唯一的區別是在對稱連接神經網絡中，單元之間的連接是對稱的（它們在兩個方向上具有相同的權重值）。

深度學習模型的架構包括：

• 無監督預訓練網絡——顧名思義，這種架構不需要正式訓練，因為它是根據過去的經驗進行預訓練的。 其中包括自動編碼器、深度信念網絡和生成對抗網絡。
• 卷積神經網絡——這是一種深度學習算法，可以接收輸入圖像，將重要性（可學習的權重和偏差）分配給圖像中的不同對象，並區分這些對象。
• 循環神經網絡——循環神經網絡是指一種特定類型的人工神經網絡，它向網絡添加額外的權重以在網絡圖中創建循環，從而保持內部狀態。
• 遞歸神經網絡——這是一種深度神經網絡，它通過在結構化輸入上遞歸地應用相同的權重集來創建，通過傳遞拓撲結構對可變大小的輸入結構產生結構化預測或標量預測。

結論

由於深度學習和神經網絡如此緊密地交織在一起，因此很難在表面上將它們區分開來。 但是，到目前為止，您已經了解深度學習和神經網絡之間存在顯著差異。

雖然神經網絡使用神經元通過連接以輸入值和輸出值的形式傳輸數據，但深度學習與特徵的轉換和提取相關聯，該特徵試圖在大腦中存在的刺激和相關神經反應之間建立關係。

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