Ero hermoverkkojen ja syvän oppimisen välillä
Nykypäivän tekniikan valtavan siirtymisen myötä yritysten muuttaminen vie enemmän kuin vain Big Data ja Hadoop. Nykypäivän yritykset ovat siirtymässä kohti AI: tä ja sisällyttäneet koneoppimisen uuteen tekniikkaansa. Neuraaliverkot tai yhteyshenkilöstöjärjestelmät ovat järjestelmiä, jotka ovat inspiroineet biologista hermoverkkomme. Tällaiset järjestelmät on koulutettu oppimaan ja mukautumaan tarpeidensa mukaan. Esimerkiksi, kuvan tunnistamisen yhteydessä, kun heidät on tunnistettu kissoilla, ne voivat helposti käyttää tätä tulosjoukkoa erottamaan kuvat kissoista sellaisten kanssa, joissa ei ole kissoja. Tätä tehtäessä heillä ei ole ennakkotietoa kissan ominaisuuksista, mutta he kehittävät omat ainutlaatuiset piirteensä, joista on apua heidän tunnistamisessaan. Toinen tähän läheisesti liittyvä termi on syväoppiminen, joka tunnetaan myös nimellä hierarkkinen oppiminen. Tämä perustuu oppimisdatan esityksiin, jotka ovat vastakkaisia tehtäväpohjaisille algoritmeille. Se voidaan edelleen luokitella ohjattuihin, puolivalvottuihin ja valvomattomiin oppimistekniikoihin. Syvään oppimiseen liittyy useita arkkitehtuureja, kuten syvät hermoverkot, uskomusverkot ja toistuvat verkot, joiden sovellus perustuu luonnolliseen kielenkäsittelyyn, tietokonevisioon, puheentunnistukseen, sosiaalisten verkostojen suodattamiseen, äänentunnistukseen, bioinformatiikkaan, konekääntämiseen, lääkesuunnitteluun ja luetteloon. jatkuu ja jatkuu. Keskustelemme hermostoverkoista ja syvällisestä oppimisesta yksityiskohtaisesti viestissämme.
Head to Head -vertailu neuroverkkojen ja syvän oppimisen välillä (infografia)
Keskeiset erot hermostoverkkojen ja syvän oppimisen välillä:
Erot hermoverkkojen ja syvän oppimisen välillä selitetään alla esitetyissä kohdissa:
- Neuraaliverkot käyttävät neuroneja, joita käytetään tiedon siirtoon tulo- ja lähtöarvojen muodossa. Niitä käytetään tiedonsiirtoon verkkojen tai yhteyksien avulla. Syvä oppiminen puolestaan liittyy ominaisuuden muuttumiseen ja uuttamiseen, jolla yritetään luoda yhteys ärsykkeiden ja niihin liittyvien aivoissa olevien hermovasteiden välille.
- Neuraaliverkkojen sovellusalueet sisältävät järjestelmän tunnistamisen, luonnonvarojen hallinnan, prosessinohjauksen, ajoneuvojen ohjauksen, kvanttikemian, päätöksenteon, pelin pelaamisen, kasvojen tunnistamisen, kuvioiden tunnistamisen, signaalien luokituksen, sekvenssien tunnistamisen, esineiden tunnistamisen, rahoituksen, lääketieteellisen diagnoosin, visualisoinnin, tiedon louhinta, konekääntäminen, roskapostisuodatus, sosiaalisen verkoston suodatus jne. syvällisen oppimisen sovelluksiin kuuluu automaattinen puheentunnistus, kuvan tunnistaminen, kuvataiteen käsittely, luonnollisen kielen käsittely, huumeiden löytäminen ja toksikologia, asiakassuhteiden hallinta, suositusmoottorit, mobiili mainonta, bioinformatiikka, kuvan palauttaminen jne.
- Neuraaliverkkoihin kohdistuvaan kritiikkiin kuuluvat esimerkiksi koulutusasiat, teoreettiset kysymykset, laitteistoasiat, käytännön vastaesimerkit kritiikkiin, hybridi-lähestymistavat, kun taas syvällisessä oppimisessa se liittyy teoriaan, virheisiin, tietoverkkoihin jne.
Neuraaliverkot vs. syvän oppimisen vertailutaulukko
| Vertailun perusteet | Neuraaliverkot | Syvä oppiminen |
| Määritelmä | Koneoppimisalgoritmien luokka, jossa keinotekoinen neuroni muodostaa laskennallisen perusyksikön, ja verkkoja käytetään kuvaamaan keskinäistä yhteenliitettävyyttä | Se on koneoppimisalgoritmien luokka, joka käyttää epälineaarisia prosessointiyksiköiden useita kerroksia ominaisuuksien muuntamiseen ja erottamiseen. Se edustaa myös käsitteitä useissa hierarkkisissa muodoissa, jotka vastaavat abstraktin eri tasoja. |
| komponentit | Neuronit: Neuroni, joka on merkitty nimellä j, vastaanottaa edeltäjäneuroneista syötteen usein identiteettifunktion muodossa tuotoksen aikaansaamiseksi. Liitännät ja painot: Yhteys on tärkeä komponentti lähtöneuron i ja tulohermosonin j välillä. Kukin yhteys tunnistetaan sitten painolla ij. Lisääntymistoiminto: Sitä käytetään tulon tuottamiseksi tuloksena olevalle ulostulolle. Oppimissääntö: Sitä käytetään hermoverkon parametrien muokkaamiseen edullisen tuloksen tuottamiseksi. | Emolevy: Emolevyn piirisarja on syvään oppimiseen liittyvä komponentti, joka perustuu erityisesti PCI-e-kaistoihin. Suorittimet : Syväoppimiseen tarvittavan GPU: n tulee perustua pistorasiatyyppiin, ytimien lukumäärään ja prosessorin kustannuksiin. RAM, fyysinen muisti ja tallennus: Syvät oppimisalgoritmit vaativat suurta prosessorin käyttöä, tallennusta ja muistialuetta, joten näiden komponenttien rikas pitäminen on välttämätöntä. PSU: Muistin, CPU: n ja tallennustilan lisääntyessä on myös tärkeää käyttää suurta PSU: ta riittävästi käsittelemään valtavaa virtaa. |
| Arkkitehtuuri | Syötä eteenpäin hermostoverkot: Yleisin tyyppinen arkkitehtuuri sisältää ensimmäisen kerroksen tulokerroksena, kun taas viimeinen kerros on lähtökerros ja kaikki välitasot ovat piilotettuja kerroksia. Toistuvat verkot: Tällainen arkkitehtuuri koostuu suunnattuista jaksoista yhteyskaaviossa. Biologisesti realistiset arkkitehtuurit voivat myös viedä sinut takaisin lähtöpaikalta. Niitä on monimutkainen kouluttaa ja ne ovat erittäin dynaamisia. Symmetrisesti kytketyt verkot: Symmetrinen yhteydenpitoarkkitehtuuri, joka on enemmän tai vähemmän kuin toistuvat verkot. Niiden luonne on rajoitettu energiatehokkuuden käytön vuoksi. Symmetrisesti kytketyt verkot, joissa on piilotetut verkot, tunnetaan nimellä Boltzmann-koneet, kun taas ne, joissa ei ole piilotettua verkkoa, tunnetaan nimellä Hopfield-verkot. | Valvomattomat esivalmistetut verkot: Tässä arkkitehtuurissa puhutaan muodollisesta koulutuksesta, mutta verkot ennakkoharjoitetaan aiempien kokemusten avulla. Tähän sisältyy autoenkoodereita, syvän uskon verkkoja ja generatiivisia vastustajaverkkoja. Konvoluutiohermostoverkot: Sen tavoitteena on oppia korkeamman asteen ominaisuuksia käyttämällä konvoluutioita, jotka parantavat kuvan tunnistamisen ja tunnistamisen käyttökokemusta. Kasvojen, katukyltien, platypusien ja muiden esineiden tunnistaminen on helppoa tämän arkkitehtuurin avulla. Toistuvat hermoverkot: Ne tulevat perheenjäsenistä, jotka uskovat lähettävänsä tietojaan ajan kuluessa. Rekursiiviset hermoverkot: Se merkitsee myös muuttuvan pituisen sisääntulon. Ensisijainen ero toistuvan ja rekursiivisen välillä on se, että ensimmäisellä on kyky laittaa laitteeseen harjoitusdatan hierarkkiset rakenteet, kun taas jälkimmäinen antaa myös tietoa siitä, kuinka tätä hierarkkista rakennetta ylläpidetään tietojoukossa. |
Johtopäätös - hermostoverkot vs. syvä oppiminen
AI on erittäin tehokas ja mielenkiintoinen ala, josta tulee vain yleisempiä ja tärkeitä eteenpäin suuntautuvia aloja, ja jolla on varmasti valtavia vaikutuksia koko yhteiskuntaan. Nämä kaksi tekniikkaa ovat joitain AI: n erittäin tehokkaista työkaluista monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi, ja kehittävät ja kasvavat jatkossakin, jotta voimme hyödyntää niitä.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas hermostoverkoista vs. syväoppimisesta, niiden merkityksestä, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Paras 7 ero tietojen louhinnan ja data-analyysin välillä
- Koneoppiminen vs ennakoiva analyysi - 7 hyödyllistä eroa
- Tietojen louhinta vs. tietojen visualisointi - kumpi on parempi
- Business Intelligence vs BigData - 6 uskomattomia vertailuja