Verschil tussen neuraal netwerk en diep leren

De belangrijk verschil tussen het neurale netwerk en diep leren is dat Het neurale netwerk werkt vergelijkbaar met neuronen in het menselijk brein om verschillende rekentaken sneller uit te voeren, terwijl deep learning een speciaal type machine learning is dat de leeraanpak imiteert die mensen gebruiken om kennis te vergaren.

Neuraal netwerk helpt voorspellende modellen te bouwen om complexe problemen op te lossen. Aan de andere kant, diep leren is een onderdeel van machine learning. Het helpt bij het ontwikkelen van spraakherkenning, beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking, aanbevelingssystemen, bio-informatica en nog veel meer. Neuraal netwerk is een methode om diepgaand leren te implementeren.

INHOUD

1. Overzicht en belangrijkste verschil
2. Wat is neuraal netwerk
3. Wat is diep leren
4. Vergelijking zij aan zij - Neuraal netwerk versus diep leren in tabelvorm
5. Samenvatting

Wat is neuraal netwerk?

Biologische neuronen zijn de inspiratie voor neurale netwerken. Er zijn miljoenen neuronen in het menselijk brein en het informatieproces van het ene neuron naar het andere. Neurale netwerken gebruiken dit scenario. Ze creëren een computermodel dat lijkt op een brein. Het kan computationele complexe taken sneller uitvoeren dan een gewoon systeem.

Figuur 01: Neuraal netwerkblokdiagram

In een neuraal netwerk verbinden de knooppunten zich met elkaar. Elke verbinding heeft een gewicht. Wanneer de ingangen naar de knooppunten x1, x2, x3, ... zijn en de bijbehorende gewichten w1, w2, w3, ... dan is de netto invoer (y),

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 + ... .

Na het toepassen van de netinvoer op de activeringsfunctie, geeft het de uitvoer. De activeringsfunctie kan een lineaire of sigmoidfunctie zijn.

Y = F (y)

Als deze uitvoer afwijkt van de gewenste uitvoer, wordt het gewicht opnieuw aangepast en wordt dit proces voortgezet totdat de gewenste uitvoer wordt verkregen. Dit bijwerkgewicht gebeurt volgens het backpropagation-algoritme.

Er zijn twee neurale netwerktopologieën die feedforward en feedback worden genoemd. De feedforward-netwerken hebben geen feedbacklus. Met andere woorden, de signalen vloeien alleen van input naar output. Feedforward-netwerken verdelen zich verder tot een enkele en meerlaagse neurale netwerken.

Netwerktypen

In netwerken met één laag maakt de invoerlaag verbinding met de uitvoerlaag. Meerlagig neuraal netwerk heeft meer lagen tussen de invoerlaag en de uitvoerlaag. Die lagen worden de verborgen lagen genoemd. Het andere netwerktype dat de terugkoppelnetwerken is, heeft feedbackpaden. Bovendien is er een mogelijkheid om informatie aan beide kanten door te geven.

Figuur 02: Meerlagig neuraal netwerk

Een neuraal netwerk leert door het wijzigen van de gewichten van de verbinding tussen de knooppunten. Er zijn drie leertypen, zoals gesuperviseerd leren, onbewaakt leren en versterkingsleren. Bij gesuperviseerd leren zal het netwerk een uitvoervector leveren volgens de ingangsvector. Deze uitgangsvector wordt vergeleken met de gewenste uitgangsvector. Als er een verschil is, zullen de gewichten wijzigen. Dit proces gaat door totdat de werkelijke uitvoer overeenkomt met de gewenste uitvoer.

Bij onbewaakt leren identificeert het netwerk de patronen en functies van invoergegevens en de relatie voor invoerdata zelf. Bij dit leren combineren invoervectoren van vergelijkbare typen clusters. Wanneer het netwerk een nieuw invoerpatroon krijgt, geeft het de uitvoer die de klasse specificeert waartoe dat invoerpatroon behoort. Het versterkende leren accepteert enige feedback van de omgeving. Vervolgens verandert het netwerk de gewichten. Dat zijn de methoden om een ​​neuraal netwerk te trainen. Over het algemeen helpen neurale netwerken verschillende patroonherkenningsproblemen op te lossen.

Wat is diep leren?

Voor diepgaand leren is het belangrijk om het leren van machines te bespreken. Het geeft de mogelijkheid voor een computer om te leren zonder expliciet geprogrammeerd. Met andere woorden, het helpt om zelflerende algoritmen te maken om gegevens te analyseren en patronen te herkennen om beslissingen te nemen. Maar er zijn enkele beperkingen die algemene machine learning zijn. Ten eerste is het moeilijk om te werken met hoog-dimensionale gegevens of extreem grote set in- en uitgangen. Het is misschien ook moeilijk om functie-extractie uit te voeren.

Diepgaand leren lost deze problemen op. Het is een speciaal type machine learning. Het helpt bij het bouwen van leeralgoritmen die vergelijkbaar kunnen functioneren met het menselijk brein. Diepe neurale netwerken en terugkerende neurale netwerken zijn enkele diepgaande architecturen. Een diep neuraal netwerk is een neuraal netwerk met meerdere verborgen lagen. Terugkerende neurale netwerken gebruiken geheugen om reeksen van ingangen te verwerken.

Wat is het verschil tussen neuraal netwerk en diep leren?

Een neuraal netwerk is een systeem dat vergelijkbaar is met neuronen in het menselijk brein om verschillende rekentaken sneller uit te voeren. Diep leren is een speciaal type machine learning dat de leeraanpak imiteert die mensen gebruiken om kennis te vergaren. Neuraal netwerk is een methode om diepgaand leren te bereiken. Aan de andere kant is Deep Leaning een speciale vorm van machinaal leunen. Dit is het belangrijkste verschil tussen neuraal netwerk en diep leren

Samenvatting - Neuraal netwerk versus diep leren

Het verschil tussen neuraal netwerk en diep leren is dat het neurale netwerk vergelijkbaar werkt met neuronen in het menselijk brein om verschillende rekentaken sneller uit te voeren, terwijl diep leren een speciaal type machine learning is dat de leeraanpak imiteert die mensen gebruiken om kennis te vergaren.

Referentie:

1. "Wat is diep leren (diep neuraal netwerk)? - Definitie van WhatIs.com. "SearchEnterpriseAI. Beschikbaar Hier 
2. "Deep Learning." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30 mei 2018. Beschikbaar Hier  
3.edurekaIN. Wat is diep leren | Diepgaand leren vereenvoudigd | Deep Learning Tutorial | Edureka, Edureka !, 10 mei 2017. Beschikbaar Hier   
4. Trainingspunt. "Artificial Neural Network Building Blocks."  Tutorials Point, 8 januari 2018. Beschikbaar Hier  

Afbeelding met dank aan:

1. 'Kunstmatig neuraal netwerk'door Geetika saini - Eigen werk, (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia  
2.'MultiLayerNeuralNetworkGroter Engels'Met MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative werk: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia