Atšķirība starp dziļo mācīšanos un neironu tīklu
Share
Attīstoties digitālajam laikmetam, ātri kļūst redzams, ka tādas nākotnes tehnoloģijas kā mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācība ir radikāli mainījušas mūsu dzīves veidu. Tās vairs nav nākamās nākotnes tehnoloģijas; patiesībā mēs tagad katru dienu piedzīvojam AI un esam liecinieki tiem, sākot ar viedajiem digitālajiem palīgiem un beidzot ar viedo meklētājprogrammu ieteikumiem. Visredzamākā AI funkcija, iespējams, ir dziļa mācīšanās. Lai gan terminu ar neironu tīkliem pirmo reizi saistīja Igors Aizenbergs 2000. gadā, tas ir kļuvis populārs tikai dažos pēdējos gados. Dziļās mācības ir viena no karstākajām tehnoloģiju tēmām šajās dienās, kad korporācijas un jaunuzņēmumi steidz gatavoties pīrāga gabalam. Dziļās mācības ir kā šī digitālā laikmeta degviela, bet bez neironu tīkliem nav dziļu zināšanu. Tātad, lai precizētu, mēs sīki apspriedīsimies par abiem un izpētīsim to atšķirības.
Dziļa mācīšanās
Līdz ar neironu tīklu atjaunošanu 2000. gados dziļā izglītība ir kļuvusi par aktīvu pētniecības jomu, paverot ceļu mūsdienu mašīnmācībai. Pirms tam šo algoritmu sauca par mākslīgo neironu tīklu (ANN). Tomēr dziļa mācīšanās ir daudz plašāks jēdziens nekā mākslīgie neironu tīkli un ietver vairākas dažādas savienoto mašīnu jomas. Dziļās mācības ir pieeja AI un paņēmiens, kas ļauj datorsistēmām uzlabot pieredzi un datus. Tā ir īpaša veida mašīnmācīšanās metode, kuras pamatā ir mākslīgie neironu tīkli, kas datoriem ļauj darīt to, kas dabiski rodas cilvēkiem. Tā pamatā ir ideja mācīties no piemēra. Mācības var uzraudzīt un bez uzraudzības. Ideja ir veidot modeļus, kas atgādina struktūras, kuras izmanto cilvēka smadzenes. Šie algoritmi pārspēj cita veida mašīnmācīšanās algoritmus.
Neironu tīkls
Neironu tīkli, saukti arī par mākslīgiem neironu tīkliem (ANN), ir dziļas apmācības tehnoloģijas pamats, kuras pamatā ir ideja par to, kā darbojas nervu sistēma. Visu, ko cilvēki dara, ikvienu atmiņu un ikvienu viņu veikto darbību kontrolē nervu sistēma, un nervu sistēmas pamatā ir neironi. Savā kodolā neirons ir optimizēts, lai saņemtu informāciju no citiem neironiem, apstrādātu šo informāciju un nosūtītu rezultātus citām šūnām līdzīgi kā datora analogs - perceptrons. Perceptrons ņem ievadus, tos visus summē un izlaiž caur aktivizācijas funkciju, kas tad nosaka, vai un kādā līmenī nosūtīt izeju. Perceptronus iedvesmo cilvēka smadzenēs esošie neironi un tie ir organizēti slāņos, kas veidoti no savstarpēji savienotiem mezgliem.
Atšķirība starp dziļo mācīšanos un neironu tīklu
Koncepcija
- Neironu tīkls, saukts arī par mākslīgo neironu tīklu, ir informācijas apstrādes modelis, kas stimulē bioloģisko organismu apgūšanas mehānismu. To iedvesmo ideja par to, kā darbojas nervu sistēma. Nervu sistēma satur šūnas, kuras dēvē par neironiem. Tāpat neironu tīkli sastāv no mezgliem, kas imitē neironu bioloģisko funkciju. No otras puses, padziļināta mācīšanās ir daudz plašāks jēdziens nekā mākslīgie neironu tīkli un ietver vairākas dažādas savienoto mašīnu jomas. Dziļās mācības ir pieeja AI un paņēmiens, kas ļauj datorsistēmām uzlabot pieredzi un datus.
Arhitektūra
- Neironu tīkli ir vienkārši arhitektūras modeļi, kuru pamatā ir nervu sistēmas darbība, un tie ir sadalīti viena slāņa un daudzslāņu neironu tīklos. Vienkāršu neironu tīkla momentināciju sauc arī par perceptronu. Vienslāņa tīklā ieeju komplekts tiek tieši kartēts uz izvadi, izmantojot vispārinātu lineārās funkcijas variāciju. Daudzslāņu tīklos, kā norāda nosaukums, neironi ir izvietoti slāņos, kuros starp ieejas slāni un izejas slāni ir izveidots neitronu slānis, ko sauc par slēpto slāni. No otras puses, dziļo mācību arhitektūra ir balstīta uz mākslīgiem neironu tīkliem.
Lietojumprogrammas
- Neironu tīkli ļauj modelēt nelineārus procesus, tāpēc tie veido lieliskus rīkus vairāku dažādu problēmu risināšanai, piemēram, klasifikācijai, modeļa atpazīšanai, klasterizēšanai, prognozēšanai un analīzei, kontrolei un optimizēšanai, mašīntulkošanai, lēmumu pieņemšanai, mašīnmācībai, dziļai apguvei un citai . Dziļās mācīšanās modeļus var izmantot dažādās jomās, ieskaitot runas atpazīšanu, dabiskās valodas apstrādi, pašpiedziņas transportlīdzekļus, datorizētu diagnostiku, balss palīgu, skaņas radīšanu, robotiku, datorspēles, attēlu atpazīšanu, smadzeņu vēža noteikšanu, sociālā tīkla filtrēšanu, modeli atzīšanu, biomedicīnu un daudz ko citu.
Dziļās mācības salīdzinājumā ar neironu tīklu: salīdzināšanas diagramma
Kopsavilkums
Īsumā - padziļināta mācīšanās ir kā degviela šim digitālajam laikmetam, kas ir kļuvis par aktīvu pētniecības jomu, paverot ceļu mūsdienu mašīnmācībai, bet bez neironu tīkliem nav dziļu mācību. Tomēr dziļa mācīšanās ir daudz plašāks jēdziens nekā mākslīgie neironu tīkli un ietver vairākas dažādas savienoto mašīnu jomas. Neironu tīkli ir AI pamats, kas palīdz īstenot dziļu mācīšanos. Neironu tīkli, saukti arī par mākslīgiem neironu tīkliem, ir algoritmu kopums, kas veidots pēc cilvēka smadzenēm un nervu sistēmas. Vienkāršākais neironu tīkls tiek saukts par perceptronu, kuru iedvesmojuši cilvēka smadzenēs esošie neironi.
