Galvenā atšķirība starp neironu tīklu un dziļo mācīšanos ir tāda, ka neironu tīkls darbojas līdzīgi neironiem cilvēka smadzenēs, lai ātrāk veiktu dažādus skaitļošanas uzdevumus, savukārt dziļā mācīšanās ir īpašs mašīnmācīšanās veids, kas atdarina mācīšanās pieeju, ko cilvēki izmanto iegūt zināšanas.
Neironu tīkls palīdz izveidot paredzamus modeļus sarežģītu problēmu risināšanai. No otras puses, dziļā mācīšanās ir mašīnmācības sastāvdaļa. Tas palīdz attīstīt runas atpazīšanu, attēlu atpazīšanu, dabiskās valodas apstrādi, ieteikumu sistēmas, bioinformātiku un daudz ko citu. Neironu tīkls ir metode dziļas mācīšanās īstenošanai.
Kas ir neironu tīkls?
Bioloģiskie neironi ir neironu tīklu iedvesmas avots. Cilvēka smadzenēs ir miljoniem neironu, un informācija notiek no viena neirona uz otru. Neironu tīkli izmanto šo scenāriju. Viņi izveido datora modeli, kas ir līdzīgs smadzenēm. Tas var veikt sarežģītus skaitļošanas uzdevumus ātrāk nekā parasta sistēma.
Attēls 01: Neironu tīkla bloka diagramma
Neironu tīklā mezgli savienojas viens ar otru. Katram savienojumam ir savs svars. Ja mezglu ieejas ir x1, x2, x3, … un attiecīgie svari ir w1, w2, w3, …, tad neto ievade (y) ir
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Pēc neto ievades izmantošanas aktivizēšanas funkcijai tas dod izvadi. Aktivizācijas funkcija var būt lineāra vai sigmoīda funkcija.
Y=F(y)
Ja šī izvade atšķiras no vēlamās izvades, svars tiek noregulēts vēlreiz un šis process turpinās, līdz tiek iegūta vēlamā izvade. Šis atjaunināšanas svars tiek veikts saskaņā ar atpakaļpavairošanas algoritmu.
Ir divas neironu tīklu topoloģijas, ko sauc par pārsūtīšanu un atgriezenisko saiti. Pārsūtīšanas tīkliem nav atgriezeniskās saites cilpas. Citiem vārdiem sakot, signāli plūst tikai no ieejas uz izeju. Feedforward tīkli tālāk sadalās uz viena slāņa un vairāku slāņu neironu tīkliem.
Tīkla veidi
Viena slāņa tīklos ievades slānis tiek savienots ar izvades slāni. Daudzslāņu neironu tīklam ir vairāk slāņu starp ievades slāni un izvades slāni. Šos slāņus sauc par slēptajiem slāņiem. Otram tīkla veidam, kas ir atgriezeniskās saites tīkli, ir atgriezeniskās saites ceļi. Turklāt ir iespēja nodot informāciju abām pusēm.
Attēls 02: Daudzslāņu neironu tīkls
Neironu tīkls mācās, mainot savienojuma svarus starp mezgliem. Ir trīs mācību veidi, piemēram, uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības mācīšanās un pastiprinoša mācīšanās. Uzraudzītās mācībās tīkls nodrošinās izejas vektoru atbilstoši ievades vektoram. Šis izejas vektors tiek salīdzināts ar vēlamo izvades vektoru. Ja ir atšķirība, svari mainīsies. Šie procesi turpinās, līdz faktiskā izvade sakrīt ar vēlamo izvadi.
Nepārraudzītas mācīšanās laikā tīkls pats identificē modeļus un funkcijas no ievades datiem un ieejas datu attiecību. Šajā apmācībā līdzīgu veidu ievades vektori tiek apvienoti, veidojot kopas. Kad tīkls iegūst jaunu ievades modeli, tas sniegs izvadi, norādot klasi, kurai šis ievades modelis pieder. Pastiprināšanas mācīšanās pieņem dažas atsauksmes no vides. Tad tīkls maina svarus. Tās ir metodes, kā apmācīt neironu tīklu. Kopumā neironu tīkli palīdz atrisināt dažādas modeļu atpazīšanas problēmas.
Kas ir padziļināta mācīšanās?
Pirms dziļas mācīšanās ir svarīgi apspriest mašīnmācīšanos. Tas dod iespēju datoram mācīties bez īpašas programmēšanas. Citiem vārdiem sakot, tas palīdz izveidot pašmācības algoritmus, lai analizētu datus un atpazītu modeļus lēmumu pieņemšanai. Bet vispārējai mašīnmācībai ir daži ierobežojumi. Pirmkārt, ir grūti strādāt ar lielizmēra datiem vai ārkārtīgi lielu ieejas un izvades komplektu. Var būt arī grūti veikt funkciju izvilkšanu.
Padziļināta mācīšanās atrisina šīs problēmas. Tas ir īpašs mašīnmācīšanās veids. Tas palīdz izveidot mācību algoritmus, kas var darboties līdzīgi cilvēka smadzenēm. Dziļi neironu tīkli un atkārtotie neironu tīkli ir dažas dziļas mācīšanās arhitektūras. Dziļš neironu tīkls ir neironu tīkls ar vairākiem slēptiem slāņiem. Atkārtoti neironu tīkli izmanto atmiņu, lai apstrādātu ievades secības.
Kāda ir atšķirība starp neironu tīklu un dziļo mācīšanos?
Neironu tīkls ir sistēma, kas darbojas līdzīgi cilvēka smadzeņu neironiem, lai ātrāk veiktu dažādus skaitļošanas uzdevumus. Padziļinātā mācīšanās ir īpašs mašīnmācīšanās veids, kas atdarina mācīšanās pieeju, ko cilvēki izmanto zināšanu iegūšanai. Neironu tīkls ir dziļas mācīšanās panākšanas metode. No otras puses, Deep Leaning ir īpaša Mašīnliecības forma. Šī ir galvenā atšķirība starp neironu tīklu un dziļo mācīšanos
Kopsavilkums - neironu tīkls pret dziļo mācīšanos
Atšķirība starp neironu tīklu un dziļo mācīšanos ir tāda, ka neironu tīkls darbojas līdzīgi neironiem cilvēka smadzenēs, lai ātrāk veiktu dažādus skaitļošanas uzdevumus, savukārt dziļā mācīšanās ir īpašs mašīnmācīšanās veids, kas atdarina mācīšanās pieeju, ko cilvēki izmanto, lai iegūtu zināšanas.
