Unterschied zwischen tiefem Lernen und neuronalem Netzwerk

Im Laufe der digitalen Ära wird schnell deutlich, dass die damaligen Technologien der Zukunft wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen die Art und Weise, wie wir unser Leben leben, radikal verändert haben. Sie sind nicht mehr die Technologien der kommenden Zukunft; Tatsächlich erleben und bezeugen wir jetzt täglich KI, von intelligenten digitalen Assistenten bis hin zu Smart -Suchmaschinenempfehlungen. Die herausragendste Funktion von KI ist wahrscheinlich tiefes Lernen. Während der Begriff erstmals von Igor Aizenberg im Jahr 2000 mit neuronalen Netzwerken in Verbindung gebracht wurde, ist er in den letzten Jahren nur populär geworden. Deep Learning ist heutzutage eines der heißesten technischen Themen bei Unternehmen und Start-ups, um ein Stück Kuchen zu haben. Deep Learning ist wie ein Treibstoff für diese digitale Ära, aber ohne neuronale Netze gibt es kein tiefes Lernen. Um zu verdeutlichen, werden wir die beiden im Detail diskutieren und ihre Unterschiede untersuchen.

Tiefes Lernen

Mit der Wiederbelebung neuronaler Netzwerke in den 2000er Jahren ist Deep Learning zu einem aktiven Forschungsbereich geworden, der den Weg für modernes maschinelles Lernen ebnet. Zuvor wurde dieser Algorithmus als künstliches neuronales Netzwerk (ANN) bezeichnet. Deep Learning ist jedoch ein viel breiteres Konzept als künstliche neuronale Netze und umfasst verschiedene Bereiche mit verbundenen Maschinen. Deep Learning ist ein Ansatz für KI und eine Technik, die es Computersystemen ermöglicht, sich mit Erfahrung und Daten zu verbessern. Es ist eine bestimmte Art von maschinelles Lernmethode, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die es Computern ermöglicht, den Menschen natürlich zu tun. Es basiert auf der Idee, aus dem Beispiel zu lernen. Lernen kann beaufsichtigt und unbeaufsichtigt werden. Die Idee ist, Modelle zu erstellen, die den von menschlichen Gehirnen verwendeten Strukturen ähneln. Diese Algorithmen übertreffen andere Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen.

Neurales Netzwerk

Neuronale Netze, auch künstliche neuronale Netzwerke (ANN) genannt, basieren auf der Idee, wie das Nervensystem funktioniert. Alles, was Menschen tun, jede einzelne Erinnerung, die sie haben und jede Aktion, die sie ergreifen, wird vom Nervensystem gesteuert und im Herzen des Nervensystems sind Neuronen. Im Kern wird das Neuron optimiert, um Informationen von anderen Neuronen zu erhalten, diese Informationen zu verarbeiten und die Ergebnisse an andere Zellen zu senden, ähnlich wie das Computer -Analogon, das Perceptron. Eine Wahrnehmung nimmt Eingänge auf, summiert sie alle und führt sie durch eine Aktivierungsfunktion, die dann bestimmt, ob die Ausgabe gesendet werden soll und auf welcher Ebene. Wahrnehmung sind von Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert und in Schichten organisiert, die aus miteinander verbundenen Knoten bestehen.

Unterschied zwischen tiefem Lernen und neuronalem Netzwerk

Konzept

- Neurales Netzwerk, auch künstliches neuronales Netzwerk genannt, ist ein Informationsverarbeitungsmodell, das den Mechanismus des lernenden biologischen Organismen stimuliert. Es ist inspiriert von der Idee, wie das Nervensystem funktioniert. Das Nervensystem enthält Zellen, die als Neuronen bezeichnet werden. In ähnlicher Weise bestehen neuronale Netze aus Knoten, die die biologische Funktion von Neuronen nachahmen. Deep Learning hingegen ist ein viel breiteres Konzept als künstliche neuronale Netze und umfasst verschiedene Bereiche mit verbundenen Maschinen. Deep Learning ist ein Ansatz für KI und eine Technik, die es Computersystemen ermöglicht, sich mit Erfahrung und Daten zu verbessern.

Die Architektur

- Neuronale Netze sind einfache Architekturmodelle, die auf der Funktionsweise des Nervensystems basieren und in einschichtige und mehrschichtige neuronale Netze unterteilt sind. Die einfache Instanziierung eines neuronalen Netzwerks wird auch als Perzeptron bezeichnet. Im einschichtigen Netzwerk wird ein Satz von Eingängen unter Verwendung einer verallgemeinerten Variation einer linearen Funktion direkt auf einen Ausgang abgebildet. In mehrschichtigen Netzwerken, wie der Name schon sagt, sind die Neuronen in Schichten angeordnet, in denen eine Neutronenschicht zwischen der Eingangsschicht und der Ausgangsschicht eingeklemmt ist, die als versteckte Schicht bezeichnet wird. Deep Learning Architecture hingegen basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken.

Anwendungen

- Neuronale Netze ermöglichen die Modellierung nichtlinearer Prozesse und ermöglichen daher großartige Werkzeuge, um verschiedene Probleme wie Klassifizierung, Mustererkennung, Clusterbildung, Vorhersage und Analyse, Kontrolle und Optimierung, maschinelle Übersetzung, Entscheidungsfindung, maschinelles Lernen, tiefes Lernen und mehr. Deep Learning-Modelle können auf verschiedene Bereiche angewendet werden, einschließlich Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, selbstfahrende Fahrzeuge, computergestützte Diagnose, Sprachassistent, Klangerstellung, Robotik, Computerspiele, Bilderkennung, Erkennung von Gehirnkrebs, Filterung des sozialen Netzwerks, Muster Erkennung, Biomedizin und mehr.

Deep Learning vs. Neurales Netzwerk: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Kurz gesagt, tiefes Lernen ist wie ein Treibstoff für diese digitale Ära, der zu einem aktiven Forschungsbereich geworden ist und den Weg für das moderne maschinelle Lernen ebnet, aber ohne neuronale Netze gibt es kein tiefes Lernen. Deep Learning ist jedoch ein viel breiteres Konzept als künstliche neuronale Netze und umfasst verschiedene Bereiche mit verbundenen Maschinen. Neuronale Netzwerke sind die Grundlage von KI, die bei der Implementierung von Deep Learning beitragen. Neuronale Netze, auch als künstliche neuronale Netze bezeichnet, sind eine Reihe von Algorithmen, die nach dem menschlichen Gehirn und dem Nervensystem modelliert werden. Das einfachste neuronale Netzwerk wird als das Perzeptron bezeichnet, das von Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert ist.