Verschil tussen neurale netwerken en diepgaand leren
Met de enorme transitie in de technologie van vandaag is er meer nodig dan alleen Big Data en Hadoop om bedrijven te transformeren. De bedrijven van vandaag zijn op weg naar AI en nemen machine learning op als hun nieuwe techniek. Neurale netwerken of connectionistische systemen zijn de systemen die zijn geïnspireerd door ons biologische neurale netwerk. Dit soort systemen zijn getraind om te leren en zich aan te passen aan de behoefte. In het geval van beeldherkenning, als ze eenmaal met katten zijn geïdentificeerd, kunnen ze die resultatenset gemakkelijk gebruiken om afbeeldingen te scheiden van katten met katten zonder katten. Terwijl ze dit doen, hebben ze geen voorkennis over de kenmerken van katten, maar ze ontwikkelen hun eigen set unieke functies die nuttig zijn bij hun identificatie. Een andere term die hiermee nauw verbonden is, is diep leren, ook wel hiërarchisch leren genoemd. Dit is gebaseerd op het leren van gegevensrepresentaties die tegengesteld zijn aan taakgebaseerde algoritmen. Het kan verder worden onderverdeeld in begeleide, semi-begeleide en niet-begeleide leertechnieken. Er zijn verschillende architecturen geassocieerd met Deep learning, zoals diepe neurale netwerken, geloofsnetwerken en terugkerende netwerken waarvan de toepassing ligt bij natuurlijke taalverwerking, computer vision, spraakherkenning, sociale netwerkfiltering, audioherkenning, bio-informatica, machinevertaling, medicijnontwerp en de lijst gaat door en door. Laten we neurale netwerken en diepgaand leren in detail bespreken in onze post.
Head to Head-vergelijking tussen neurale netwerken versus diep leren (infographics)
Belangrijkste verschillen tussen neurale netwerken versus diep leren:
De verschillen tussen neurale netwerken en diepgaand leren worden verklaard in de onderstaande punten:
- Neurale netwerken maken gebruik van neuronen die worden gebruikt om gegevens te verzenden in de vorm van invoerwaarden en uitvoerwaarden. Ze worden gebruikt om gegevens over te dragen via netwerken of verbindingen. Diep leren is daarentegen gerelateerd aan transformatie en extractie van kenmerken die proberen een verband te leggen tussen stimuli en bijbehorende neurale reacties in de hersenen.
- Toepassingsgebieden voor neuraal netwerken omvatten systeemidentificatie, beheer van natuurlijke hulpbronnen, procescontrole, voertuigcontrole, kwantumchemie, besluitvorming, spel spelen, gezichtsidentificatie, patroonherkenning, signaalclassificatie, sequentieherkenning, objectherkenning, financiën, medische diagnose, visualisatie, datamining, machinevertaling, e-mail spamfiltering, sociale netwerkfiltering, etc. terwijl de toepassing van diep leren automatische spraakherkenning, beeldherkenning, visuele kunstverwerking, natuurlijke taalverwerking, drug discovery en toxicologie, klantrelatiebeheer, aanbevelingsengines, mobiel omvat reclame, bio-informatica, beeldrestauratie etc.
- Kritiek op neurale netwerken zijn onder meer trainingsproblemen, theoretische problemen, hardwareproblemen, praktische tegenvoorbeelden van kritiek, hybride benaderingen, terwijl het voor diep leren verband houdt met theorie, fouten, cyberdreiging, enz.
Neurale netwerken versus vergelijkende vergelijkingstabel
| Basis voor vergelijking | Neurale netwerken | Diep leren |
| Definitie | Klasse van machine learning-algoritmen waarbij het kunstmatige neuron de basisberekeningseenheid vormt en netwerken worden gebruikt om de interconnectiviteit onder elkaar te beschrijven | Het is een klasse van machine learning-algoritmen die de meerdere lagen van niet-lineaire verwerkingseenheden gebruikt voor functietransformatie en extractie. Het vertegenwoordigt ook concepten in meerdere hiërarchische modes die overeenkomen met verschillende abstractieniveaus. |
| Components | Neuronen: Neuron dat is gelabeld als j ontvangt een input van voorganger neuronen vaak in de vorm van identiteitsfunctie om een output te bieden. Verbindingen en gewichten: de verbinding is een vitale component tussen de output neuron i en de input neuron j. Elke verbinding wordt vervolgens geïdentificeerd door een gewicht ij. Voortplantingsfunctie: het wordt gebruikt om een invoer voor de resulterende uitvoer te bieden. Leerregel: het wordt gebruikt om de parameters van het neurale netwerk te wijzigen om een gunstige output te verkrijgen. | Moederbord: de chipset van het moederbord is een component met betrekking tot diep leren die met name is gebaseerd op PCI-e-banen. Processors : het soort GPU dat vereist is voor Deep learning moet gebaseerd zijn op het sockettype, het aantal cores en de kosten van de processor. RAM, fysiek geheugen en opslag: de diepe leeralgoritmen vereisen een groot CPU-gebruik, opslag en geheugengebied en daarom is een rijke set van deze componenten een must. PSU: Met de toename van geheugen, CPU en opslaggebied wordt het ook belangrijk om een grote PSU te gebruiken die voldoende is om enorm veel vermogen te verwerken. |
| architectuur | Feed Forward Neural Networks: de meest voorkomende vorm van architectuur bevat de eerste laag als de invoerlaag, terwijl de laatste laag de uitvoerlaag is en alle tussenliggende lagen de verborgen lagen zijn. Terugkerende netwerken: dit soort architectuur bestaat uit gerichte cycli in de verbindingsgrafiek. De biologisch realistische architecturen kunnen je ook terugbrengen van waar je bent begonnen. Deze zijn ingewikkeld om te trainen en zijn extreem dynamisch. Symmetrisch verbonden netwerken: symmetrische verbindingsarchitectuur die min of meer lijkt op de terugkerende netwerken. Ze zijn beperkt van aard vanwege hun gebruik van de energiefunctie. Symmetrisch verbonden netten met verborgen netwerken staan bekend als Boltzmann-machines, terwijl die zonder het verborgen netwerk Hopfield-netten worden genoemd. | Niet-bewaakte pretrained-netwerken: in deze architectuur hebben we het niet over formele training, maar de netwerken zijn vooraf getraind met behulp van ervaringen uit het verleden. Dit omvat autoencoders, diepe geloofsnetwerken en generatieve tegenstandersnetwerken. Convolutionele neurale netwerken: het beoogt functies van een hogere orde te leren met behulp van convoluties die de gebruikerservaring van beeldherkenning en identificatie verbeteren. Identificatie van gezichten, straatnaamborden, vogelbekdieren en andere objecten wordt gemakkelijk met behulp van deze architectuur. Terugkerende neurale netwerken: ze komen uit de feedforward-familie die ervan overtuigd is dat ze hun informatie in de loop van de tijd moeten verzenden. Recursieve neurale netwerken: het markeert ook input van variabele lengte. Het primaire verschil tussen recidiverend en recursief is dat eerstgenoemde de mogelijkheid heeft om de hiërarchische structuren in de trainingsdataset te gebruiken, terwijl de laatste ook informatie geeft over hoe die hiërarchische structuur in de dataset wordt gehandhaafd. |
Conclusie - neurale netwerken versus diep leren
AI is een extreem krachtig en interessant veld dat alleen maar alomtegenwoordiger en belangrijker zal worden in de toekomst en zeker een enorme impact zal hebben op de samenleving als geheel. Deze twee technieken zijn enkele van de zeer krachtige hulpmiddelen van AI om complexe problemen op te lossen en zullen zich in de toekomst blijven ontwikkelen en ontwikkelen zodat we ze kunnen benutten.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor neurale netwerken versus diep leren, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Beste 7 verschil tussen datamining versus data-analyse
- Machine Learning versus Predictive Analytics - 7 nuttige verschillen
- Datamining versus datavisualisatie - welke beter is
- Business Intelligence vs BigData - 6 Verbazingwekkende vergelijkingen