Rozdíl mezi hlubokým učením a neuronovou sítí
Share
Jak digitální doba postupuje, je rychle zřejmé, že tehdejší technologie budoucnosti, jako je umělá inteligence (AI) a strojové učení, radikálně změnily způsob, jakým žijeme naše životy. Už to nejsou technologie nadcházející budoucnosti; ve skutečnosti nyní zažíváme a sledujeme AI každý den, od inteligentních digitálních asistentů až po doporučení inteligentních vyhledávačů. Nejvýznamnější funkcí AI je pravděpodobně hluboké učení. Zatímco termín byl nejprve spojován s neuronovými sítěmi v roce 2000 Igor Aizenberg, to stalo se populární jen v posledních nemnoho roků. Hluboké učení je v současnosti jedním z nejžhavějších technologických témat, kdy korporace a začínající podniky spěchají na kus koláče. Hluboké učení je jako palivo pro tuto digitální éru, ale bez neuronových sítí neexistuje hluboké učení. Abychom to objasnili, probereme tyto dva podrobně a prostudujeme jejich rozdíly.
Hluboké učení
Díky oživení neuronových sítí v 2000. letech se hluboké učení stalo aktivní oblastí výzkumu a připravilo cestu pro moderní strojové učení. Před tím byl tento algoritmus nazýván umělou neuronovou sítí (ANN). Hluboké učení je však mnohem širší koncept než umělé neuronové sítě a zahrnuje několik různých oblastí spojených strojů. Hluboké učení je přístup k umělé inteligenci a technika, která umožňuje počítačovým systémům zlepšit se zkušenostmi a daty. Jedná se o zvláštní druh metody strojového učení založeného na umělých neuronových sítích, která umožňuje počítačům dělat to, co je pro člověka přirozené. Je založena na myšlence učit se z příkladu. Učení může být pod dohledem a bez dozoru. Cílem je vytvořit modely, které se podobají strukturám využívaným lidským mozkem. Tyto algoritmy předčí jiné druhy algoritmů strojového učení.
Nervová síť
Neuronové sítě, také nazývané umělé neuronové sítě (ANN), jsou základem technologie hlubokého učení založeného na myšlence fungování nervového systému. Všechno, co lidé dělají, každá jednotlivá paměť, kterou mají, a každá akce, kterou podnikají, je řízena nervovým systémem a jádrem nervového systému jsou neurony. Ve svém jádru je neuron optimalizován tak, aby přijímal informace od jiných neuronů, zpracovával tyto informace a odeslal výsledky do jiných buněk, podobně jako analog počítače, perceptron. Perceptron přijímá vstupy, sčítá je všechny a prochází je aktivační funkcí, která pak určuje, zda má být odeslán výstup a na jaké úrovni. Perceptrony jsou inspirovány neurony v lidském mozku a jsou uspořádány do vrstev, které jsou tvořeny vzájemně propojenými uzly.
Rozdíl mezi hlubokým učením a neuronovou sítí
Pojem
- Neuronová síť, také nazývaná umělá neuronová síť, je model zpracování informací, který stimuluje mechanismus učení biologických organismů. Inspiruje se myšlenkou fungování nervového systému. Nervový systém obsahuje buňky, které jsou označovány jako neurony. Podobně neuronové sítě sestávají z uzlů napodobujících biologickou funkci neuronů. Hluboké učení je na druhé straně mnohem širší pojetí než umělé neuronové sítě a zahrnuje několik různých oblastí spojených strojů. Hluboké učení je přístup k umělé inteligenci a technika, která umožňuje počítačovým systémům zlepšit se zkušenostmi a daty.
Architektura
- Neuronové sítě jsou jednoduché architektonické modely založené na fungování nervového systému a dělí se na jednovrstvé a vícevrstvé neuronové sítě. Jednoduchá instanci neuronové sítě se také nazývá perceptron. V jednovrstvé síti je sada vstupů mapována přímo na výstup pomocí zobecněné variace lineární funkce. Ve vícevrstvých sítích, jak název napovídá, jsou neurony uspořádány ve vrstvách, ve kterých je vrstva neutronů sendvičová mezi vstupní vrstvou a výstupní vrstvou, která se nazývá skrytá vrstva. Architektura hlubokého učení je naopak založena na umělých neuronových sítích.
Aplikace
- Neuronové sítě umožňují modelování nelineárních procesů, takže vytvářejí skvělé nástroje pro řešení několika různých problémů, jako je klasifikace, rozpoznávání vzorů, shlukování, predikce a analýza, řízení a optimalizace, strojový překlad, rozhodování, strojové učení, hluboké učení a další . Hluboké vzdělávací modely lze použít v různých oblastech včetně rozpoznávání řeči, zpracování přirozeného jazyka, vozidel s vlastním pohonem, diagnostiky pomocí počítače, hlasového asistenta, vytváření zvuku, robotiky, počítačových her, rozpoznávání obrázků, detekce rakoviny mozku, filtrování sociálních sítí, vzorování uznání, biomedicína a další.
Hluboké učení vs. neuronová síť: srovnávací tabulka
souhrn
Stručně řečeno, Deep learning je jako palivo pro tuto digitální éru, která se stala aktivní oblastí výzkumu a připravuje cestu pro moderní strojové učení, ale bez neuronových sítí neexistuje hluboké učení. Hluboké učení je však mnohem širší pojetí než umělé neuronové sítě a zahrnuje několik různých oblastí spojených strojů. Neuronové sítě jsou základem AI, který pomáhá implementovat hluboké učení. Neuronové sítě, nazývané také jako umělé neuronové sítě, jsou sadou algoritmů modelovaných podle lidského mozku a nervového systému. Nejjednodušší neuronová síť se označuje jako perceptron, který je inspirován neurony v lidském mozku.
