Невронни мрежи срещу. Дълбоко обучение: Как са различни?

Изкуственият интелект се е превърнал в неразделна част от нашето ежедневие в днешния свят, движен от технологиите. Въпреки че някои хора използват невронни мрежи и задълбочено обучение взаимозаменяемо, техните подобрения, функции и приложения варират.

И така, какво представляват невронните мрежи и моделите за дълбоко обучение и каква е разликата между тях?

Какво представляват невронните мрежи?

Невронните мрежи, известни също като невронни мрежи, са моделирани след човешкия мозък. Те анализират сложни данни, извършват математически операции, търсят модели и използват събраната информация, за да правят прогнози и класификации. И точно като мозъка, AI невронните мрежи имат основна функционална единица, известна като неврон. Тези неврони, наричани още възли, пренасят информация в мрежата.

Основната невронна мрежа има взаимосвързани възли във входния, скрития и изходния слой. Входният слой обработва и анализира информацията, преди да я изпрати на следващия слой.

Скритият слой получава данни от входния слой или други скрити слоеве. След това скритият слой допълнително обработва и анализира данните чрез прилагане на набор от математически операции за трансформиране и извличане на съответните характеристики от входните данни.

Това е изходният слой, който доставя крайната информация, използвайки извлечените функции. Този слой може да има един или повече възли, в зависимост от типа събиране на данни. За двоична класификация - проблем с да/не - изходът ще има един възел, представящ резултат 1 или 0.

Има различни видове AI невронни мрежи.

1. Невронна мрежа FeedForward

Feedforward невронните мрежи, използвани най-вече за разпознаване на лица, прехвърлят информация в една посока. Това означава, че всеки възел в един слой е свързан с всеки възел в следващия слой, като информацията тече еднопосочно, докато достигне изходния възел. Това е един от най-простите видове невронни мрежи.

2. Повтаряща се невронна мрежа

Тази форма на невронна мрежа подпомага теоретичното обучение. Повтарящите се невронни мрежи се използват за последователни данни, като естествен език и аудио. Използват се и за приложения за преобразуване на текст в говор за Android и iPhone. И за разлика от предходните невронни мрежи, които обработват информацията в една посока, повтарящите се невронни мрежи използват данни от невронната обработка и ги изпращат обратно в мрежата.

Тази опция за връщане е критична за моменти, когато системата издава грешни прогнози. Повтарящите се невронни мрежи могат да се опитат да намерят причината за неправилните резултати и да коригират съответно.

3. Конволюционна невронна мрежа

Традиционните невронни мрежи са проектирани да обработват входове с фиксиран размер, но конволюционни невронни мрежи (CNN) могат да обработват данни с различни измерения. CNN са идеални за класифициране на визуални данни като изображения и видеоклипове с различни разделителни способности и пропорции. Те също са много полезни за приложения за разпознаване на изображения.

4. Деконволюционна невронна мрежа

Тази невронна мрежа е известна още като транспонирана конволюционна невронна мрежа. Това е обратното на конволюционна мрежа.

В конволюционна невронна мрежа входните изображения се обработват чрез конволюционни слоеве, за да се извлекат важни характеристики. Този изход след това се обработва чрез поредица от свързани слоеве, които извършват класификация - присвояване на име или етикет на входно изображение въз основа на неговите характеристики. Това е полезно за идентифициране на обекти и сегментиране на изображения.

Въпреки това, в деконволюционна невронна мрежа, картата на характеристиките, която преди е била изход, става вход. Тази карта на характеристиките е триизмерен масив от стойности и е необработена, за да формира оригиналното изображение с увеличена пространствена разделителна способност.

5. Модулна невронна мрежа

Тази невронна мрежа съчетава взаимосвързани модули, всеки от които изпълнява специфична подзадача. Всеки модул в модулна мрежа се състои от невронна мрежа, подготвена да се справи с подзадача като разпознаване на реч или езиков превод.

Модулните невронни мрежи са адаптивни и полезни за обработка на вход с много различни данни.

Какво е дълбоко обучение?

Дълбокото обучение, подкатегория на машинното обучение, включва обучение на невронни мрежи да учат автоматично и да се развиват независимо, без да бъдат програмирани за това.

Изкуствен интелект ли е дълбокото обучение? да Това е движещата сила зад много AI приложения и услуги за автоматизация, като помага на потребителите да изпълняват задачи с малко човешка намеса. ChatGPT е едно от тези AI приложения с няколко практически приложения.

Има много скрити слоеве между входния и изходния слой на дълбокото обучение. Това позволява на мрежата да извършва изключително сложни операции и непрекъснато да се учи, докато представянията на данните преминават през слоевете.

Дълбокото обучение е приложено за разпознаване на изображения, разпознаване на реч, видео синтез и открития на лекарства. В допълнение, той е приложен към сложни творения, като самоуправляващи се автомобили, които използват алгоритми за задълбочено обучение, за да идентифицират препятствията и перфектно да се ориентират около тях.

Трябва да подадете големи количества етикетирани данни в мрежата, за да обучите модел за дълбоко обучение. Това е моментът, в който възниква обратно разпространение: коригиране на теглата и отклоненията на невроните на мрежата, докато може точно да предвиди изхода за нови входни данни.

Невронни мрежи срещу. Дълбоко обучение: обяснение на разликите

Невронните мрежи и моделите за дълбоко обучение са подмножества на машинното обучение. Те обаче се различават по различни начини.

Слоеве

Невронните мрежи обикновено се състоят от входен, скрит и изходен слой. Междувременно моделите за дълбоко обучение се състоят от няколко слоя невронни мрежи.

Обхват

Въпреки че моделите за дълбоко обучение включват невронни мрежи, те остават концепция, различна от невронните мрежи. Приложенията на невронните мрежи включват разпознаване на модели, идентификация на лица, машинен превод и разпознаване на последователности.

Междувременно можете да използвате мрежи за дълбоко обучение за управление на взаимоотношенията с клиенти, обработка на реч и език, възстановяване на изображения, откриване на лекарства и др.

Извличане на функции

Невронните мрежи изискват човешка намеса, тъй като инженерите трябва ръчно да определят йерархията на характеристиките. Въпреки това, моделите за задълбочено обучение могат автоматично да определят йерархията на характеристиките, използвайки етикетирани набори от данни и неструктурирани необработени данни.

производителност

Невронните мрежи отнемат по-малко време за обучение, но се отличават с по-ниска точност в сравнение с дълбокото обучение; дълбокото обучение е по-сложно. Освен това е известно, че невронните мрежи тълкуват лошо задачите въпреки бързото изпълнение.

Изчисляване

Дълбокото обучение е сложна невронна мрежа, която може да класифицира и интерпретира необработени данни с малко човешка намеса, но изисква повече изчислителни ресурси. Невронните мрежи са по-просто подмножество от машинно обучение, което може да се обучава с помощта на по-малки набори от данни с по-малко изчислителни ресурси, но способността им да обработват сложни данни е ограничена.

Невронните мрежи не са същите като дълбокото обучение

Въпреки че се използват взаимозаменяемо, невронните мрежи и мрежите за дълбоко обучение са различни. Те имат различни методи на обучение и степен на точност. Независимо от това, моделите за дълбоко обучение са по-напреднали и дават резултати с по-висока точност, тъй като могат да се учат независимо с малко човешка намеса.