Nøgleforskellen mellem neur alt netværk og deep learning er, at neurale netværk fungerer på samme måde som neuroner i den menneskelige hjerne for at udføre forskellige beregningsopgaver hurtigere, mens deep learning er en speciel type maskinlæring, der efterligner den læringstilgang, mennesker bruger til at få viden.
Neur alt netværk hjælper med at bygge prædiktive modeller til at løse komplekse problemer. På den anden side er deep learning en del af machine learning. Det hjælper med at udvikle talegenkendelse, billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling, anbefalingssystemer, bioinformatik og mange flere. Neur alt netværk er en metode til at implementere dyb læring.
Hvad er neur alt netværk?
Biologiske neuroner er inspirationen til neurale netværk. Der er millioner af neuroner i den menneskelige hjerne og informationsproces fra en neuron til en anden. Neurale netværk bruger dette scenarie. De skaber en computermodel, der ligner en hjerne. Det kan udføre komplekse beregningsopgaver hurtigere end et norm alt system.
Figur 01: Neural netværksblokdiagram
I et neur alt netværk forbindes noderne med hinanden. Hver forbindelse har en vægt. Når input til noderne er x1, x2, x3, … og de tilsvarende vægte er w1, w2, w3, … så er nettoinputtet (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Efter at have anvendt netto-input til aktiveringsfunktionen, giver det output. Aktiveringsfunktionen kan være lineær eller sigmoid funktion.
Y=F(y)
Hvis dette output er forskelligt fra det ønskede output, justeres vægten igen, og denne proces fortsætter, indtil den ønskede output opnås. Denne opdateringsvægt sker i overensstemmelse med backpropagation-algoritmen.
Der er to neurale netværkstopologier kaldet feedforward og feedback. Feedforward-netværkene har ingen feedback-loop. Med andre ord flyder signalerne kun fra input til output. Feedforward-netværk opdeles yderligere i et enkelt lag og flerlags neurale netværk.
Netværkstyper
I enkeltlags netværk forbinder inputlaget til outputlaget. Flerlags neur alt netværk har flere lag mellem inputlaget og outputlaget. Disse lag kaldes de skjulte lag. Den anden netværkstype, som er feedback-netværkene, har feedback-stier. Desuden er der mulighed for at videregive information til begge sider.
Figur 02: Multilayer Neural Network
Et neur alt netværk lærer ved at ændre vægten af forbindelsen mellem noderne. Der er tre læringstyper, såsom superviseret læring, uovervåget læring og forstærkende læring. I overvåget læring vil netværket levere en outputvektor i henhold til inputvektoren. Denne outputvektor sammenlignes med den ønskede outputvektor. Hvis der er en forskel, ændres vægtene. Denne proces fortsætter, indtil det faktiske output stemmer overens med det ønskede output.
I uovervåget læring identificerer netværket selv mønstrene og funktionerne fra inputdata og relation til inputdata. I denne læring kombineres inputvektorer af lignende typer for at skabe klynger. Når netværket får et nyt inputmønster, vil det give outputtet, der angiver den klasse, som det inputmønster tilhører. Forstærkningslæringen accepterer en vis feedback fra omgivelserne. Så ændrer netværket vægtene. Det er metoderne til at træne et neur alt netværk. Generelt hjælper neurale netværk med at løse forskellige mønstergenkendelsesproblemer.
Hvad er Deep Learning?
Før deep learning er det vigtigt at diskutere machine learning. Det giver en computer mulighed for at lære uden eksplicit programmering. Med andre ord hjælper det at skabe selvlærende algoritmer til at analysere data og genkende mønstre til at træffe beslutninger. Men der er nogle begrænsninger ved generel maskinlæring. For det første er det svært at arbejde med højdimensionelle data eller ekstremt store sæt af input og output. Det kan også være svært at udvinde funktioner.
Dyb læring løser disse problemer. Det er en særlig type maskinlæring. Det hjælper med at opbygge læringsalgoritmer, der kan fungere på samme måde som den menneskelige hjerne. Dybe neurale netværk og tilbagevendende neurale netværk er nogle dybe læringsarkitekturer. Et dybt neur alt netværk er et neur alt netværk med flere skjulte lag. Tilbagevendende neurale netværk bruger hukommelse til at behandle sekvenser af input.
Hvad er forskellen mellem neur alt netværk og dyb læring?
Et neur alt netværk er et system, der fungerer på samme måde som neuroner i den menneskelige hjerne for at udføre forskellige beregningsopgaver hurtigere. Deep learning er en særlig type maskinlæring, der efterligner den læringstilgang, mennesker bruger for at opnå viden. Neur alt netværk er en metode til at opnå dyb læring. På den anden side er Deep Leaning en speciel form for Machine Leaning. Dette er hovedforskellen mellem neurale netværk og dyb læring
Opsummering – Neur alt netværk vs Deep Learning
Forskellen mellem neur alt netværk og deep learning er, at neurale netværk fungerer på samme måde som neuroner i den menneskelige hjerne for at udføre forskellige beregningsopgaver hurtigere, mens deep learning er en speciel type maskinlæring, der imiterer den læringstilgang, mennesker bruger til at opnå viden.
