Nyckelskillnaden mellan neurala nätverk och djupinlärning är att neurala nätverk fungerar på samma sätt som neuroner i den mänskliga hjärnan för att utföra olika beräkningsuppgifter snabbare medan djupinlärning är en speciell typ av maskininlärning som imiterar inlärningsmetoden som människor använder för att få kunskap.
Neurala nätverk hjälper till att bygga prediktiva modeller för att lösa komplexa problem. Å andra sidan är djupinlärning en del av maskininlärning. Det hjälper till att utveckla taligenkänning, bildigenkänning, naturlig språkbehandling, rekommendationssystem, bioinformatik och många fler. Neur alt nätverk är en metod för att implementera djupinlärning.
Vad är neur alt nätverk?
Biologiska neuroner är inspirationen för neurala nätverk. Det finns miljontals neuroner i den mänskliga hjärnan och informationsprocess från en neuron till en annan. Neurala nätverk använder detta scenario. De skapar en datormodell som liknar en hjärna. Den kan utföra komplexa beräkningsuppgifter snabbare än ett vanligt system.
Figur 01: Neur alt nätverksblockdiagram
I ett neur alt nätverk ansluter noderna till varandra. Varje anslutning har en vikt. När ingångarna till noderna är x1, x2, x3, … och motsvarande vikter är w1, w2, w3, … då är nettoingången (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Efter att ha applicerat nettoingången på aktiveringsfunktionen ger den utdata. Aktiveringsfunktionen kan vara linjär eller sigmoidfunktion.
Y=F(y)
Om denna utgång skiljer sig från önskad utgång, justeras vikten igen och denna process fortsätter tills önskad utgång erhålls. Denna uppdatering av vikten sker enligt backpropagation-algoritmen.
Det finns två neurala nätverkstopologier som kallas feedforward och feedback. Forward-nätverken har ingen återkopplingsslinga. Med andra ord strömmar signalerna endast från ingången till utgången. Feedforward-nätverk delar upp sig ytterligare i ett enda lager och flerlagers neurala nätverk.
Nätverkstyper
I nätverk med ett lager ansluter ingångslagret till utlagret. Neurala nätverk i flera lager har fler lager mellan ingångsskiktet och utgångsskiktet. Dessa lager kallas de dolda lagren. Den andra nätverkstypen som är återkopplingsnätverken har återkopplingsvägar. Dessutom finns det en möjlighet att skicka information till båda sidor.
Figur 02: Neur alt nätverk i flera lager
Ett neur alt nätverk lär sig genom att modifiera vikterna för anslutningen mellan noderna. Det finns tre typer av inlärning, till exempel övervakat lärande, oövervakat lärande och förstärkningsinlärning. Vid övervakad inlärning kommer nätverket att tillhandahålla en utdatavektor enligt ingångsvektorn. Denna utgångsvektor jämförs med den önskade utgångsvektorn. Om det finns en skillnad kommer vikterna att ändras. Denna process fortsätter tills den faktiska utgången matchar den önskade utgången.
I oövervakad inlärning identifierar nätverket mönstren och funktionerna från indata och relation till indata av sig själv. I denna inlärning kombineras indatavektorer av liknande typer för att skapa kluster. När nätverket får ett nytt ingångsmönster, kommer det att ge utgången som anger den klass som det inmatningsmönstret tillhör. Förstärkningsinlärningen accepterar viss feedback från omgivningen. Sedan ändrar nätverket vikterna. Det är metoderna för att träna ett neur alt nätverk. Sammantaget hjälper neurala nätverk till att lösa olika problem med mönsterigenkänning.
Vad är Deep Learning?
Innan djupinlärning är det viktigt att diskutera maskininlärning. Det ger en dator möjlighet att lära sig utan uttryckligen programmerad. Med andra ord hjälper det att skapa självlärande algoritmer för att analysera data och känna igen mönster för att fatta beslut. Men det finns vissa begränsningar i den allmänna maskininlärningen. För det första är det svårt att arbeta med högdimensionella data eller extremt stora in- och utdata. Det kan också vara svårt att extrahera funktioner.
Deep learning löser dessa problem. Det är en speciell typ av maskininlärning. Det hjälper till att bygga inlärningsalgoritmer som kan fungera liknande den mänskliga hjärnan. Djupa neurala nätverk och återkommande neurala nätverk är några arkitekturer för djupinlärning. Ett djupt neur alt nätverk är ett neur alt nätverk med flera dolda lager. Återkommande neurala nätverk använder minne för att bearbeta sekvenser av indata.
Vad är skillnaden mellan neur alt nätverk och djupinlärning?
Ett neur alt nätverk är ett system som fungerar på samma sätt som neuroner i den mänskliga hjärnan för att utföra olika beräkningsuppgifter snabbare. Deep learning är en speciell typ av maskininlärning som imiterar den inlärningsmetod som människor använder för att få kunskap. Neur alt nätverk är en metod för att uppnå djupinlärning. Å andra sidan är Deep Leaning en speciell form av Machine Leaning. Detta är huvudskillnaden mellan neurala nätverk och djupinlärning
Sammanfattning – Neur alt nätverk vs Deep Learning
Skillnaden mellan neurala nätverk och djupinlärning är att neurala nätverk fungerar på samma sätt som neuroner i den mänskliga hjärnan för att utföra olika beräkningsuppgifter snabbare medan djupinlärning är en speciell typ av maskininlärning som imiterar inlärningsmetoden som människor använder för att få kunskap.
