Erinevus närvivõrkude ja sügava õppimise vahel
Tänu tänapäevase tehnoloogia tohutule üleminekule võtab ettevõtete ümberkujundamine enamat kui lihtsalt Big Data ja Hadoop. Tänapäeva ettevõtted liiguvad AI poole ja võtavad uue tehnikana kasutusele masinõppe. Neuraalsed võrgud või kontaktsüsteemid on süsteemid, mis on inspireeritud meie bioloogilisest närvivõrgust. Selliseid süsteeme koolitatakse õppima ja kohandama ennast vastavalt vajadusele. Näiteks pildituvastuse korral saavad nad pärast kassidega tuvastamist seda tulemuste komplekti hõlpsalt kasutada, et eraldada pildid kassidega sellistega, millel pole kasse. Seda tehes ei ole neil eelnevaid teadmisi kassi omaduste kohta, kuid arendavad välja oma ainulaadsete omaduste komplekti, millest on abi nende tuvastamisel. Teine mõiste, mis on sellega tihedalt seotud, on süvaõpe, mida nimetatakse ka hierarhiliseks õppimiseks. See põhineb õppimisandmetel, mis on ülesandepõhistele algoritmidele vastupidised. Selle võib täiendavalt liigitada juhendatud, pooljärelevalveta ja juhendamata õppemeetoditeks. Süvaõppega on seotud mitu arhitektuuri, näiteks sügavad närvivõrgud, uskumuste võrgud ja korduvad võrgud, mille rakendamine seisneb loomuliku keele töötlemises, arvuti nägemises, kõnetuvastuses, sotsiaalsete võrkude filtreerimises, helituvastuses, bioinformaatikas, masintõlkes, ravimikujunduses ja loendis. läheb edasi ja edasi. Räägime oma postituses üksikasjalikult närvivõrkudest ja süvaõppest.
Neuruvõrkude ja süvaõppe võrdlus ühest otsast teise (infograafika)
Peamised erinevused närvivõrkude ja süvaõppe vahel:
Erinevusi närvivõrkude ja süvaõppe vahel selgitatakse allpool toodud punktides:
- Neuraalvõrgud kasutavad neuroneid, mida kasutatakse andmete edastamiseks sisend- ja väljundväärtuste kujul. Neid kasutatakse andmete edastamiseks võrkude või ühenduste abil. Sügav õppimine on seevastu seotud tunnuse muundamise ja ekstraheerimisega, mis üritab luua seost ajus esinevate stiimulite ja nendega seotud närvivastuste vahel.
- Neuraalvõrkude rakendusvaldkonnad hõlmavad süsteemi tuvastamist, loodusvarade haldamist, protsesside juhtimist, sõiduki juhtimist, kvantkeemiat, otsuste vastuvõtmist, mängude mängimist, näo tuvastamist, mustrituvastust, signaalide klassifitseerimist, jadatuvastust, objektide äratundmist, rahandust, meditsiinilist diagnoosi, visualiseerimist, andmete kaevandamine, masintõlge, rämpsposti filtreerimine, sotsiaalsete võrgustike filtreerimine jne. sügavõppe rakendamine hõlmab automaatset kõnetuvastust, pildituvastust, visuaalse kunsti töötlemist, loomuliku keele töötlemist, ravimite avastamist ja toksikoloogiat, kliendisuhete haldamist, soovitusmootoreid, mobiili reklaam, bioinformaatika, pildi taastamine jne
- Neuraalvõrkude kriitika hõlmab selliseid teemasid nagu koolitusküsimused, teoreetilised küsimused, riistvaraküsimused, kriitika praktilised vastunäited, hübriidsed lähenemisviisid, samas kui sügava õppimise jaoks on see seotud teooria, vigade, küberohtudega jne.
Närvivõrkude vs sügava õppimise võrdlustabel
| Võrdluse alus | Närvivõrgud | Sügav õppimine |
| Definitsioon | Masinõppe algoritmide klass, kus tehisneuron moodustab põhilise arvutusühiku ja üksteise vahelise seose kirjeldamiseks kasutatakse võrke | See on masinõppe algoritmide klass, mis kasutab mittelineaarsete protsessorühikute mitmekihilisi omadusi teisendamiseks ja eraldamiseks. Samuti kujutab see mõisteid mitmetes hierarhilistes moodides, mis vastavad abstraktsiooni erinevatele tasemetele. |
| Komponendid | Neuronid: J-ga tähistatud neuron saab väljundi saamiseks eelkäija neuronitelt sisendit sageli identiteedifunktsiooni vormis. Ühendused ja raskused: Ühendus on oluline väljundneuroni i ja sisendneuroni j vahel. Seejärel identifitseeritakse iga ühendus kaalu ij abil. Paljundusfunktsioon: Seda kasutatakse väljundi sisendiks. Õppimisreegel: seda kasutatakse närvivõrgu parameetrite muutmiseks, et saada soodne väljund. | Emaplaat: Emaplaadi kiibistik on sügava õppimisega seotud komponent, mis põhineb eriti PCI-e radadel. Protsessorid : Süvaõppeks vajalik GPU liik peaks põhinema pesa tüübil, tuumade arvul ja protsessori maksumusel. RAM, füüsiline mälu ja salvestusruum: Süvaõppe algoritmid nõuavad suurt protsessori kasutamist, salvestust ja mäluruumi ning seetõttu on nende komponentide rikkaliku komplekti omamine kohustuslik. PSU: mälu, protsessori ja salvestusruumi suurenemise tõttu on oluline kasutada ka suurt PSU-d, et tohutu võimsusega hakkama saada. |
| Arhitektuur | Edasta neuronaalsed võrgud: kõige levinum arhitektuur sisaldab esimest kihti sisendkihina, viimane kiht on väljundkiht ja kõik vahekihid on peidetud kihid. Korduvad võrgud: selline arhitektuur koosneb ühenduse graafikul suunatud tsüklitest. Bioloogiliselt realistlik arhitektuur võib teid ka tagasi sinna, kust alustasite. Neid on keeruline treenida ja nad on äärmiselt dünaamilised. Sümmeetriliselt ühendatud võrgud: sümmeetriline ühenduse hoidmise arhitektuur, mis sarnaneb enam-vähem korduvate võrkudega. Nende olemus on energiafunktsiooni kasutamise tõttu piiratud. Varjatud võrkudega sümmeetriliselt ühendatud võrke nimetatakse Boltzmanni masinateks, samas kui varjatud võrguga võrke nimetatakse Hopfieldi võrkudeks. | Järelevalveta ettevalmistatud võrgud: Selles arhitektuuris räägime formaalsest koolitusest, kuid võrgud on eelkoolitatud eelnevate kogemuste abil. See hõlmab autokodereid, sügavate veendumuste võrke ja generatiivseid võistlusvõrgustikke. Konvolutsioonilised närvivõrgud: selle eesmärk on õppida kõrgema astme funktsioone konvolutsioonide abil, mis parandavad pildi tuvastamise ja tuvastamise kasutajakogemust. Nägude, tänavasiltide, platypus ja muude objektide tuvastamine muutub selle arhitektuuri abil lihtsaks. Korduvad närvivõrgud: need pärinevad edasimüüjate perekonnast, kelle veendumused oma teabe saatmisel teatud aja jooksul toimuvad. Rekursiivsed närvivõrgud: see tähistab ka muutuva pikkusega sisendit. Peamine erinevus korduva ja rekursiivse vahel on see, et esimesel on võimalus seadistada treeningu andmestikus olevad hierarhilised struktuurid, samas kui viimane sisaldab ka teavet selle kohta, kuidas seda hierarhilist struktuuri andmestikus hoitakse. |
Järeldus - närvivõrgud vs süvaõpe
AI on äärmiselt võimas ja huvitav valdkond, mis saab edasi liikudes üha olulisemaks ja olulisemaks ning millel on kindlasti tohutu mõju kogu ühiskonnale. Need kaks tehnikat on AI väga võimsad tööriistad keerukate probleemide lahendamiseks ning arenevad ja kasvavad tulevikus, et saaksime neid võimendada.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend närvivõrkude vs süvaõppe kohta, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Parim erinevus andmete kaevandamise ja andmete analüüsi vahel
- Masinõpe vs ennustav analüüs - 7 kasulikku erinevust
- Andmete kaevandamine vs andmete visualiseerimine - kumb on parem
- Äriteave vs BigData - 6 hämmastavat võrdlust