Pagrindinis skirtumas tarp neuroninio tinklo ir giluminio mokymosi yra tas, kad neuroninis tinklas veikia panašiai kaip žmogaus smegenų neuronai, kad greičiau atliktų įvairias skaičiavimo užduotis, o gilusis mokymasis yra ypatinga mašininio mokymosi rūšis, imituojanti žmonių naudojamą mokymosi metodą. įgyti žinių.
Neuroninis tinklas padeda kurti nuspėjamuosius modelius sudėtingoms problemoms spręsti. Kita vertus, gilus mokymasis yra mašininio mokymosi dalis. Tai padeda plėtoti kalbos atpažinimą, vaizdo atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą, rekomendacijų sistemas, bioinformatiką ir daug daugiau. Neuroninis tinklas yra gilaus mokymosi įgyvendinimo metodas.
Kas yra neuroninis tinklas?
Biologiniai neuronai yra neuroninių tinklų įkvėpimo š altinis. Žmogaus smegenyse yra milijonai neuronų ir informacija vyksta iš vieno neurono į kitą. Neuroniniai tinklai naudoja šį scenarijų. Jie sukuria kompiuterinį modelį, panašų į smegenis. Jis gali atlikti sudėtingas skaičiavimo užduotis greičiau nei įprasta sistema.
01 pav.: Neuroninio tinklo bloko diagrama
Neuroniniame tinkle mazgai jungiasi vienas su kitu. Kiekviena jungtis turi svorį. Kai mazgų įėjimai yra x1, x2, x3, … ir atitinkami svoriai yra w1, w2, w3, …, tada grynoji įvestis (y) yra
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Pritaikius grynąjį įvestį aktyvinimo funkcijai, ji pateikia išvestį. Aktyvinimo funkcija gali būti linijinė arba sigmoidinė.
Y=F(y)
Jei ši išvestis skiriasi nuo pageidaujamos išvesties, svoris vėl sureguliuojamas ir šis procesas tęsiamas tol, kol gaunama norima galia. Šis atnaujinimo svoris vyksta pagal atgalinio dauginimo algoritmą.
Yra dvi neuroninių tinklų topologijos, vadinamos persiuntimu ir grįžtamuoju ryšiu. Grįžtamojo ryšio tinklai neturi grįžtamojo ryšio. Kitaip tariant, signalai teka tik iš įvesties į išėjimą. Grįžtamieji tinklai toliau skirstomi į vieno sluoksnio ir kelių sluoksnių neuroninius tinklus.
Tinklo tipai
Vieno sluoksnio tinkluose įvesties sluoksnis jungiasi prie išvesties sluoksnio. Daugiasluoksnis neuroninis tinklas turi daugiau sluoksnių tarp įvesties ir išvesties sluoksnių. Tie sluoksniai vadinami paslėptais sluoksniais. Kitas tinklo tipas, ty grįžtamojo ryšio tinklai, turi grįžtamojo ryšio kelius. Be to, yra galimybė perduoti informaciją abiem pusėms.
02 pav. Daugiasluoksnis neuroninis tinklas
Neuroninis tinklas mokosi modifikuodamas ryšio tarp mazgų svorius. Yra trys mokymosi tipai, tokie kaip mokymasis prižiūrimas, mokymasis neprižiūrimas ir mokymasis sustiprinamas. Prižiūrimo mokymosi metu tinklas pateiks išvesties vektorių pagal įvesties vektorių. Šis išvesties vektorius lyginamas su norimu išvesties vektoriumi. Jei yra skirtumas, svoriai pasikeis. Šie procesai tęsiami tol, kol tikroji išvestis sutampa su norima išvestimi.
Neprižiūrimo mokymosi metu tinklas pats identifikuoja šablonus ir ypatybes pagal įvesties duomenis ir įvesties duomenų ryšį. Šiame mokyme panašių tipų įvesties vektoriai sujungiami, kad sukurtų grupes. Kai tinklas gaus naują įvesties šabloną, jis duos išvestį, nurodydamas klasę, kuriai priklauso tas įvesties šablonas. Pastiprinimo mokymasis priima tam tikrą grįžtamąjį ryšį iš aplinkos. Tada tinklas keičia svorius. Tai yra neuroninio tinklo mokymo metodai. Apskritai, neuroniniai tinklai padeda išspręsti įvairias modelio atpažinimo problemas.
Kas yra gilusis mokymasis?
Prieš gilų mokymąsi svarbu aptarti mašininį mokymąsi. Tai suteikia kompiuteriui galimybę mokytis be aiškiai užprogramuoto. Kitaip tariant, tai padeda sukurti savarankiško mokymosi algoritmus, kad būtų galima analizuoti duomenis ir atpažinti modelius, kad būtų galima priimti sprendimus. Tačiau yra tam tikrų bendrojo mašininio mokymosi apribojimų. Pirma, sunku dirbti su didelių matmenų duomenimis arba itin dideliu įvesties ir išvesties rinkiniu. Taip pat gali būti sunku išgauti funkcijų.
Gilus mokymasis išsprendžia šias problemas. Tai ypatinga mašininio mokymosi rūšis. Tai padeda sukurti mokymosi algoritmus, kurie gali veikti panašiai kaip žmogaus smegenys. Gilieji neuroniniai tinklai ir pasikartojantys neuroniniai tinklai yra kai kurios gilaus mokymosi architektūros. Gilus neuroninis tinklas yra neuroninis tinklas su keliais paslėptais sluoksniais. Pasikartojantys neuroniniai tinklai naudoja atmintį įėjimų sekoms apdoroti.
Kuo skiriasi neuroninis tinklas ir giluminis mokymasis?
Neuroninis tinklas yra sistema, kuri veikia panašiai kaip žmogaus smegenų neuronai, kad greičiau atliktų įvairias skaičiavimo užduotis. Gilus mokymasis yra ypatinga mašininio mokymosi rūšis, kuri imituoja mokymosi metodą, kurį žmonės naudoja siekdami įgyti žinių. Neuroninis tinklas yra gilaus mokymosi metodas. Kita vertus, gilus pasvirimas yra ypatinga mašininio palinkimo forma. Tai yra pagrindinis skirtumas tarp neuroninio tinklo ir gilaus mokymosi
Santrauka – neuroninis tinklas prieš gilųjį mokymąsi
Skirtumas tarp neuroninio tinklo ir giluminio mokymosi yra tas, kad neuroninis tinklas veikia panašiai kaip žmogaus smegenų neuronai, kad greičiau atliktų įvairias skaičiavimo užduotis, o gilusis mokymasis yra ypatinga mašininio mokymosi rūšis, imituojanti mokymosi metodą, kurį žmonės naudoja siekdami įgyti. žinių.
