Ключовата разлика между невронната мрежа и дълбокото обучение е, че невронната мрежа работи подобно на невроните в човешкия мозък, за да изпълнява различни изчислителни задачи по-бързо, докато дълбокото обучение е специален тип машинно обучение, което имитира подхода на обучение, който хората използват за придобийте знания.
Невронната мрежа помага за изграждането на прогнозни модели за решаване на сложни проблеми. От друга страна, дълбокото обучение е част от машинното обучение. Помага за развитието на разпознаване на реч, разпознаване на изображения, обработка на естествен език, системи за препоръки, биоинформатика и много други. Невронната мрежа е метод за прилагане на дълбоко обучение.
Какво е невронна мрежа?
Биологичните неврони са вдъхновение за невронни мрежи. В човешкия мозък има милиони неврони и информацията се обработва от един неврон към друг. Невронните мрежи използват този сценарий. Те създават компютърен модел, подобен на мозък. Може да изпълнява сложни изчислителни задачи по-бързо от обикновена система.
Фигура 01: Блокова диаграма на невронна мрежа
В невронна мрежа възлите се свързват един с друг. Всяка връзка има тежест. Когато входовете към възлите са x1, x2, x3, … и съответните тегла са w1, w2, w3, … тогава нетният вход (y) е, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
След прилагане на нетния вход към функцията за активиране, тя дава изхода. Функцията за активиране може да бъде линейна или сигмоидна функция.
Y=F(y)
Ако тази продукция е различна от желаната продукция, теглото се коригира отново и този процес продължава до получаване на желаната продукция. Това тегло на актуализиране се извършва според алгоритъма за обратно разпространение.
Има две топологии на невронни мрежи, наречени feedforward и feedback. Мрежите с предварителна връзка нямат обратна връзка. С други думи, сигналите преминават само от входа към изхода. Предвиждащите мрежи допълнително се разделят на еднослойни и многослойни невронни мрежи.
Типове мрежи
В еднослойните мрежи входният слой се свързва с изходния слой. Многослойната невронна мрежа има повече слоеве между входния слой и изходния слой. Тези слоеве се наричат скрити слоеве. Другият тип мрежи, които са мрежите за обратна връзка, имат пътища за обратна връзка. Освен това има възможност за предаване на информация и на двете страни.
Фигура 02: Многослойна невронна мрежа
Невронната мрежа се учи чрез промяна на теглата на връзката между възлите. Има три типа обучение, като контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване. При контролирано обучение мрежата ще предостави изходен вектор според входния вектор. Този изходен вектор се сравнява с желания изходен вектор. Ако има разлика, теглата ще се променят. Тези процеси продължават, докато действителният изход съвпадне с желания изход.
При неконтролирано обучение мрежата сама идентифицира моделите и характеристиките от входните данни и връзката за входните данни. В това обучение входните вектори от подобни типове се комбинират, за да създадат клъстери. Когато мрежата получи нов входен модел, тя ще даде изход, указващ класа, към който принадлежи този входен шаблон. Обучението с подсилване приема известна обратна връзка от околната среда. Тогава мрежата променя теглата. Това са методите за обучение на невронна мрежа. Като цяло, невронните мрежи помагат за решаването на различни проблеми с разпознаването на образи.
Какво е задълбочено обучение?
Преди дълбокото обучение е важно да обсъдим машинното обучение. Той дава възможност на компютъра да се учи без изрично програмиране. С други думи, помага за създаване на самообучаващи се алгоритми за анализиране на данни и разпознаване на модели за вземане на решения. Но има някои ограничения за общо машинно обучение. Първо, трудно е да се работи с данни с големи размери или изключително голям набор от входове и изходи. Може също да е трудно да се направи извличане на функции.
Задълбоченото обучение решава тези проблеми. Това е специален тип машинно обучение. Помага за изграждането на алгоритми за обучение, които могат да функционират подобно на човешкия мозък. Дълбоките невронни мрежи и повтарящите се невронни мрежи са някои архитектури за дълбоко обучение. Дълбоката невронна мрежа е невронна мрежа с множество скрити слоеве. Повтарящите се невронни мрежи използват памет за обработка на поредици от входове.
Каква е разликата между невронната мрежа и дълбокото обучение?
Невронната мрежа е система, която работи подобно на невроните в човешкия мозък, за да изпълнява по-бързо различни изчислителни задачи. Дълбокото обучение е специален тип машинно обучение, което имитира подхода на обучение, който хората използват, за да получат знания. Невронната мрежа е метод за постигане на дълбоко обучение. От друга страна, Deep Leaning е специална форма на Machine Leaning. Това е основната разлика между невронната мрежа и дълбокото обучение
Обобщение – Невронна мрежа срещу задълбочено обучение
Разликата между невронната мрежа и дълбокото обучение е, че невронната мрежа работи подобно на невроните в човешкия мозък, за да изпълнява различни изчислителни задачи по-бързо, докато дълбокото обучение е специален тип машинно обучение, което имитира подхода на обучение, който хората използват, за да печелят знания.
