Neurale netværk vs. Dyb læring: Hvordan er de forskellige?

Kunstig intelligens er blevet en integreret del af vores daglige liv i nutidens teknologidrevne verden. Selvom nogle mennesker bruger neurale netværk og dyb læring i flæng, varierer deres fremskridt, funktioner og applikationer.

Så hvad er neurale netværk og deep learning-modeller, og hvordan adskiller de sig?

Hvad er neurale netværk?

Neurale netværk, også kendt som neurale net, er modelleret efter den menneskelige hjerne. De analyserer komplekse data, gennemfører matematiske operationer, leder efter mønstre og bruger den indsamlede information til at lave forudsigelser og klassifikationer. Og ligesom hjernen har AI neurale netværk en grundlæggende funktionel enhed kendt som neuronen. Disse neuroner, også kaldet noder, overfører information inden for netværket.

Et grundlæggende neuralt netværk har indbyrdes forbundne noder i input-, skjulte- og outputlagene. Inputlaget behandler og analyserer information, før det sendes til næste lag.

Det skjulte lag modtager data fra inputlaget eller andre skjulte lag. Derefter behandler og analyserer det skjulte lag dataene yderligere ved at anvende et sæt matematiske operationer for at transformere og udtrække relevante funktioner fra inputdataene.

Det er outputlaget, der leverer den endelige information ved hjælp af de udtrukne funktioner. Dette lag kan have en eller flere noder, afhængigt af dataindsamlingstypen. For binær klassificering - et ja/nej-problem - vil outputtet have én node, der præsenterer et 1- eller 0-resultat.

Der er forskellige typer af AI neurale netværk.

1. FeedForward Neural Network

Feedforward neurale netværk, mest brugt til ansigtsgenkendelse, overfører information i én retning. Dette betyder, at hver node i ét lag er knyttet til hver node i det næste lag, med information, der flyder ensrettet, indtil den når outputknuden. Dette er en af ​​de enkleste typer af neurale netværk.

2. Tilbagevendende neuralt netværk

Denne form for neurale netværk hjælper med teoretisk læring. Tilbagevendende neurale netværk bruges til sekventielle data, såsom naturligt sprog og lyd. De bruges også til tekst-til-tale-applikationer til Android og iPhones. Og i modsætning til feedforward neurale netværk, der behandler information i én retning, bruger tilbagevendende neurale netværk data fra processionsneuronen og sender dem tilbage til netværket.

Denne returmulighed er kritisk for tidspunkter, hvor systemet frigiver forkerte forudsigelser. Tilbagevendende neurale netværk kan forsøge at finde årsagen til forkerte resultater og justere i overensstemmelse hermed.

3. Konvolutionelt neuralt netværk

Traditionelle neurale netværk er designet til at behandle input i fast størrelse, men konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) kan behandle data af forskellige dimensioner. CNN'er er ideelle til at klassificere visuelle data som billeder og videoer med forskellige opløsninger og billedformater. De er også meget nyttige til billedgenkendelsesapplikationer.

4. Dekonvolutionelt neuralt netværk

Dette neurale netværk er også kendt som et transponeret konvolutionelt neuralt netværk. Det er det modsatte af et konvolutionelt netværk.

I et foldningsneuralt netværk behandles inputbilleder gennem foldningslag for at udtrække vigtige funktioner. Dette output behandles derefter gennem en række forbundne lag, som udfører klassificering - tildeler et navn eller en etiket til et inputbillede baseret på dets funktioner. Dette er nyttigt til objektidentifikation og billedsegmentering.

I et dekonvolutionelt neuralt netværk bliver funktionskortet, der tidligere var et output, imidlertid input. Dette funktionskort er et tredimensionelt array af værdier og udrulles for at danne det originale billede med en øget rumlig opløsning.

5. Modulært neuralt netværk

Dette neurale netværk kombinerer indbyrdes forbundne moduler, der hver udfører en specifik underopgave. Hvert modul i et modulært netværk består af et neuralt netværk, der er klargjort til at tackle en delopgave som talegenkendelse eller sprogoversættelse.

Modulære neurale netværk er tilpasningsdygtige og nyttige til håndtering af input med vidt forskellige data.

Hvad er Deep Learning?

Deep learning, en underkategori af maskinlæring, involverer træning af neurale netværk til automatisk at lære og udvikle sig uafhængigt uden at være programmeret til det.

Er deep learning kunstig intelligens? Ja. Det er drivkraften bag mange AI-applikationer og automatiseringstjenester, der hjælper brugere med at udføre opgaver med lidt menneskelig indgriben. ChatGPT er en af ​​disse AI-applikationer med flere praktiske anvendelser.

Der er mange skjulte lag mellem input- og outputlagene for dyb læring. Dette gør det muligt for netværket at udføre ekstremt komplekse operationer og løbende lære, når datarepræsentationerne passerer gennem lagene.

Dyb læring er blevet anvendt til billedgenkendelse, talegenkendelse, videosyntese og opdagelser af lægemidler. Derudover er det blevet anvendt på komplekse kreationer, som selvkørende biler, der bruger dybe læringsalgoritmer til at identificere forhindringer og navigere perfekt rundt om dem.

Du skal føre store mængder mærkede data ind i netværket for at træne en dyb-læringsmodel. Dette er, når tilbagepropagation forekommer: justering af vægten og skævhederne af netværkets neuroner, indtil det nøjagtigt kan forudsige output for nye inputdata.

Neurale netværk vs. Dyb læring: Forskelle forklaret

Neurale netværk og deep learning-modeller er undergrupper af maskinlæring. Men de adskiller sig på forskellige måder.

Lag

Neurale netværk består normalt af et input-, skjult- og outputlag. I mellemtiden omfatter deep learning-modeller flere lag af neurale netværk.

Omfang

Selvom deep learning-modeller inkorporerer neurale netværk, forbliver de et koncept, der adskiller sig fra neurale netværk. Anvendelser af neurale netværk omfatter mønstergenkendelse, ansigtsidentifikation, maskinoversættelse og sekvensgenkendelse.

I mellemtiden kan du bruge deep learning-netværk til administration af kunderelationer, tale- og sprogbehandling, billedgendannelse, lægemiddelopdagelse og meget mere.

Udtræk af funktioner

Neurale netværk kræver menneskelig indgriben, da ingeniører manuelt skal bestemme hierarkiet af funktioner. Deep learning-modeller kan dog automatisk bestemme hierarkiet af funktioner ved hjælp af mærkede datasæt og ustrukturerede rådata.

Ydeevne

Neurale netværk tager mindre tid at træne, men har lavere nøjagtighed sammenlignet med dyb læring; dyb læring er mere kompleks. Desuden er neurale netværk kendt for at fortolke opgaver dårligt på trods af hurtig afslutning.

Beregning

Deep learning er et komplekst neuralt netværk, der kan klassificere og fortolke rå data med lidt menneskelig indgriben, men som kræver flere beregningsressourcer. Neurale netværk er en enklere delmængde af maskinlæring, der kan trænes ved hjælp af mindre datasæt med færre beregningsressourcer, men deres evne til at behandle komplekse data er begrænset.

Neurale netværk er ikke det samme som dyb læring

Selvom de bruges i flæng, er neurale og dybe læringsnetværk forskellige. De har forskellige metoder til træning og grader af nøjagtighed. Ikke desto mindre er deep learning-modeller mere avancerede og producerer resultater med højere nøjagtighed, da de kan lære uafhængigt med lidt menneskelig indblanding.