Avainero hermoverkon ja syväoppimisen välillä on se, että hermoverkko toimii samalla tavalla kuin ihmisen aivojen neuronit suorittaakseen erilaisia laskentatehtäviä nopeammin, kun taas syväoppiminen on erityinen koneoppimisen tyyppi, joka jäljittelee ihmisten oppimistapoja. hanki tietoa.
Neuroverkko auttaa rakentamaan ennakoivia malleja monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi. Toisa alta syväoppiminen on osa koneoppimista. Se auttaa kehittämään puheentunnistusta, kuvantunnistusta, luonnollisen kielen käsittelyä, suositusjärjestelmiä, bioinformatiikkaa ja monia muita. Neuraaliverkko on menetelmä syväoppimisen toteuttamiseksi.
Mikä on hermoverkko?
Biologiset neuronit ovat hermoverkkojen inspiraation lähteitä. Ihmisen aivoissa on miljoonia hermosoluja, jotka prosessoivat tietoa neuronista toiseen. Neuraaliverkot käyttävät tätä skenaariota. He luovat aivoja muistuttavan tietokonemallin. Se voi suorittaa monimutkaisia laskennallisia tehtäviä nopeammin kuin tavallinen järjestelmä.
Kuva 01: Neuraaliverkon estokaavio
Neuraaliverkossa solmut muodostavat yhteyden toisiinsa. Jokaisella liitännällä on paino. Kun solmujen tulot ovat x1, x2, x3, … ja vastaavat painot ovat w1, w2, w3, …, nettotulo (y) on
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Käytettyäsi verkkotulon aktivointitoimintoon, se antaa lähdön. Aktivointitoiminto voi olla lineaarinen tai sigmoidifunktio.
Y=F(y)
Jos tämä teho eroaa halutusta tehosta, painoa säädetään uudelleen ja tätä prosessia jatketaan, kunnes haluttu tulos saadaan. Tämä päivityspainotus tapahtuu backpropagation-algoritmin mukaan.
On olemassa kaksi hermoverkkotopologiaa, joita kutsutaan eteenpäinsyöttöksi ja takaisinkytkentäiseksi. Forward-verkoissa ei ole takaisinkytkentäsilmukkaa. Toisin sanoen signaalit virtaavat vain tulosta lähtöön. Feedforward-verkot jakautuvat edelleen yksikerroksisiin ja monikerroksisiin neuroverkkoihin.
Verkkotyypit
Yksikerroksisissa verkoissa tulokerros muodostaa yhteyden lähtökerrokseen. Monikerroksisessa hermoverkossa on enemmän kerroksia tulokerroksen ja lähtökerroksen välillä. Näitä kerroksia kutsutaan piilotasoiksi. Toisella verkkotyypillä eli palauteverkoilla on palautereitit. Lisäksi on mahdollisuus välittää tietoa molemmille osapuolille.
Kuva 02: Monikerroksinen hermoverkko
Neuraaliverkko oppii muokkaamalla solmujen välisen yhteyden painoja. Oppimistyyppejä on kolme, kuten ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen ja vahvistusoppiminen. Valvotussa oppimisessa verkko tarjoaa lähtövektorin tulovektorin mukaan. Tätä lähtövektoria verrataan haluttuun lähtövektoriin. Jos eroa on, painot muuttuvat. Näitä prosesseja jatketaan, kunnes todellinen tulos on sama kuin haluttu tulos.
Valvomattomassa oppimisessa verkko tunnistaa kuviot ja ominaisuudet tulotiedoista ja tulotietojen suhteesta itse. Tässä oppimisessa samantyyppiset syöttövektorit yhdistyvät muodostaen klustereita. Kun verkko saa uuden syöttökuvion, se antaa lähdön, joka määrittää luokan, johon tulokuvio kuuluu. Vahvistusoppimisessa otetaan vastaan palautetta ympäristöstä. Sitten verkko muuttaa painoja. Nämä ovat menetelmiä neuroverkon kouluttamiseen. Kaiken kaikkiaan neuroverkot auttavat ratkaisemaan erilaisia kuviontunnistusongelmia.
Mitä on syväoppiminen?
Ennen syvällistä oppimista on tärkeää keskustella koneoppimisesta. Se antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman nimenomaista ohjelmointia. Toisin sanoen se auttaa luomaan itseoppivia algoritmeja tietojen analysoimiseksi ja kuvioiden tunnistamiseksi päätösten tekemiseksi. Yleisellä koneoppimisella on kuitenkin joitain rajoituksia. Ensinnäkin on vaikeaa työskennellä suuriulotteisten tietojen tai erittäin suuren tulo- ja lähtöjoukon kanssa. Ominaisuuden purkaminen voi myös olla vaikeaa.
Syvä oppiminen ratkaisee nämä ongelmat. Se on erityinen koneoppimisen tyyppi. Se auttaa rakentamaan oppimisalgoritmeja, jotka voivat toimia samalla tavalla kuin ihmisen aivot. Syvät hermoverkot ja toistuvat hermoverkot ovat joitakin syvän oppimisen arkkitehtuureja. Syvä hermoverkko on hermoverkko, jossa on useita piilotettuja kerroksia. Toistuvat neuroverkot käyttävät muistia syötteiden sekvenssien käsittelemiseen.
Mitä eroa on hermoverkon ja syvän oppimisen välillä?
Neuraaliverkko on järjestelmä, joka toimii samalla tavalla kuin ihmisen aivojen neuronit suorittaakseen erilaisia laskentatehtäviä nopeammin. Syväoppiminen on erityinen koneoppimisen tyyppi, joka jäljittelee oppimistapaa, jota ihmiset käyttävät tiedon hankkimiseen. Neuraaliverkko on menetelmä syvän oppimisen saavuttamiseksi. Toisa alta Deep Leaning on konenojauksen erityinen muoto. Tämä on tärkein ero hermoverkon ja syvän oppimisen välillä
Yhteenveto – hermoverkko vs. syväoppiminen
Ero hermoverkon ja syväoppimisen välillä on se, että hermoverkko toimii samalla tavalla kuin ihmisaivojen neuronit suorittaakseen erilaisia laskentatehtäviä nopeammin, kun taas syväoppiminen on erityinen koneoppimisen tyyppi, joka jäljittelee ihmisten oppimislähestymistapaa. tietoa.
