Nøkkelforskjellen mellom nevrale nettverk og dyp læring er at nevrale nettverk fungerer på samme måte som nevroner i den menneskelige hjernen for å utføre ulike beregningsoppgaver raskere, mens dyp læring er en spesiell type maskinlæring som imiterer læringstilnærmingen mennesker bruker for å få kunnskap.
Nevr alt nettverk hjelper til med å bygge prediktive modeller for å løse komplekse problemer. På den annen side er dyp læring en del av maskinlæring. Det bidrar til å utvikle talegjenkjenning, bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling, anbefalingssystemer, bioinformatikk og mange flere. Nevr alt nettverk er en metode for å implementere dyp læring.
Hva er Neural Network?
Biologiske nevroner er inspirasjonen for nevrale nettverk. Det er millioner av nevroner i den menneskelige hjernen og informasjonsprosessen fra en nevron til en annen. Nevrale nettverk bruker dette scenariet. De lager en datamodell som ligner på en hjerne. Den kan utføre komplekse beregningsoppgaver raskere enn et vanlig system.
Figur 01: Neural Network Block Diagram
I et nevr alt nettverk kobles nodene til hverandre. Hver forbindelse har en vekt. Når inngangene til nodene er x1, x2, x3, … og de tilsvarende vektene er w1, w2, w3, … så er nettoinngangen (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Etter å ha brukt nettoinngangen til aktiveringsfunksjonen, gir den utdata. Aktiveringsfunksjonen kan være lineær eller sigmoid-funksjon.
Y=F(y)
Hvis denne utgangen er forskjellig fra ønsket utgang, justeres vekten igjen og denne prosessen fortsetter til ønsket utgang. Denne oppdateringsvekten skjer i henhold til tilbakepropageringsalgoritmen.
Det er to nevrale nettverkstopologier k alt feedforward og feedback. Forward-nettverkene har ingen tilbakemeldingssløyfe. Med andre ord flyter signalene kun fra inngang til utgang. Viderekoblingsnettverk deler seg videre i et enkeltlags og flerlags nevrale nettverk.
Nettverkstyper
I enkeltlagsnettverk kobles inngangslaget til utgangslaget. Flerlags nevrale nettverk har flere lag mellom inngangslaget og utgangslaget. Disse lagene kalles de skjulte lagene. Den andre nettverkstypen som er tilbakemeldingsnettverkene har tilbakemeldingsveier. Dessuten er det en mulighet for å sende informasjon til begge sider.
Figur 02: Multilayer Neural Network
Et nevr alt nettverk lærer ved å modifisere vektene til forbindelsen mellom nodene. Det er tre læringstyper, som veiledet læring, uovervåket læring og forsterkende læring. Ved veiledet læring vil nettverket gi en utgangsvektor i henhold til inngangsvektoren. Denne utgangsvektoren sammenlignes med den ønskede utgangsvektoren. Hvis det er en forskjell, vil vektene endres. Denne prosessen fortsetter til den faktiske utgangen samsvarer med ønsket utgang.
I uovervåket læring identifiserer nettverket mønstrene og funksjonene fra inngangsdata og relasjoner for inputdata av seg selv. I denne læringen kombineres inputvektorer av lignende typer for å lage klynger. Når nettverket får et nytt inngangsmønster, vil det gi utdata som spesifiserer klassen som det inngangsmønsteret tilhører. Forsterkende læring aksepterer noen tilbakemeldinger fra omgivelsene. Da endrer nettverket vektene. Det er metodene for å trene et nevr alt nettverk. Samlet sett hjelper nevrale nettverk til å løse ulike problemer med mønstergjenkjenning.
Hva er dyp læring?
Før dyp læring er det viktig å diskutere maskinlæring. Det gir en datamaskin muligheten til å lære uten eksplisitt programmert. Med andre ord hjelper det å lage selvlærende algoritmer for å analysere data og gjenkjenne mønstre for å ta beslutninger. Men det er noen begrensninger for generell maskinlæring. For det første er det vanskelig å jobbe med høydimensjonale data eller ekstremt store sett med innganger og utganger. Det kan også være vanskelig å gjøre funksjonsutvinning.
Dyp læring løser disse problemene. Det er en spesiell type maskinlæring. Det hjelper å bygge læringsalgoritmer som kan fungere på samme måte som menneskelig hjerne. Dype nevrale nettverk og tilbakevendende nevrale nettverk er noen dype læringsarkitekturer. Et dypt nevr alt nettverk er et nevr alt nettverk med flere skjulte lag. Tilbakevendende nevrale nettverk bruker minne til å behandle sekvenser av innganger.
Hva er forskjellen mellom nevr alt nettverk og dyp læring?
A Neural Network er et system som fungerer på samme måte som nevroner i den menneskelige hjernen for å utføre ulike beregningsoppgaver raskere. Dyplæring er en spesiell type maskinlæring som imiterer læringstilnærmingen mennesker bruker for å få kunnskap. Nevr alt nettverk er en metode for å oppnå dyp læring. På den annen side er Deep Leaning en spesiell form for Machine Leaning. Dette er hovedforskjellen mellom nevrale nettverk og dyp læring
Summary – Neural Network vs Deep Learning
Forskjellen mellom nevrale nettverk og dyp læring er at nevrale nettverk fungerer på samme måte som nevroner i den menneskelige hjernen for å utføre ulike beregningsoppgaver raskere, mens dyp læring er en spesiell type maskinlæring som imiterer læringstilnærmingen mennesker bruker for å oppnå kunnskap.
