Unterschied zwischen Neuroevolution und tiefem Lernen

Eines der anstrengendsten und langjährigsten Ziele im Bereich der Computerinformation ist es, intelligente, selbstbewusste Maschinen zu schaffen, die die menschliche Intelligenz nachahmen oder sogar übertreffen können. Eine intelligente Maschine kann lernen, sich selbst verbessern und dann einen eigenen Weg nach vorne machen. Wir haben einen langen Weg von den guten altmodischen KI -Systemen der 1950er Jahre bis zur modernen künstlichen Neurokomputation zurückgelegt. Heute können diese intelligenten Systeme alle Arten von Dingen erstellen, z. B. Bilder analysieren, ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) steuern, Ihr Auto fahren und Ihr virtueller Assistent werden. Die fortschrittlichsten Ansätze von Computational Intelligence von heute sind durch Neuroevolution, ein evolutionärer Ansatz für tiefes Lernen, das vom menschlichen Gehirn inspiriert ist.

Was ist Neuroevolution?

Neuroevolution oder Neuro-Evolution ist ein Unterfeld innerhalb künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen, das evolutionäre Algorithmen nutzt, um künstliche neuronale Netze zu konstruieren. Neuroevolution ist ein evolutionärer Ansatz für Deep -Learning -Netzwerke, der erfolgreich im Bereich des künstlichen Lebens, des generativen Systems, der Roboterkontrolle und der Computerspiele angewendet wurde. Es beschreibt einen evolutionären Prozess ähnlich dem, der unser Gehirn gemacht hat, außer in einem Computer. Tatsächlich wurde das gesamte Konzept von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Es wurde fest angenommen, dass das menschliche Gehirn auf irgendeine Weise künstliche Intelligenz schaffen würde, wenn es auf irgendeine Weise repliziert werden könnte. Der Begriff künstliche neuronale Netzwerke repräsentieren ein Diagramm von Knoten, die durch Verbindungen mit jedem Link mit einem bestimmten Gewicht verbunden sind. Die Knoten ähneln aus der Ferne der Art und Weise, wie die Neuronen im menschlichen Gehirn organisiert sind. Die fortschrittlichsten Ansätze der heutigen Computational Intelligence erfolgen durch die Neuroevolution. Das Konzept wurde in der Spieldomäne ausführlich eingesetzt.

Was ist tiefes Lernen?

Deep Learning ist eine Technik für maschinelles Lernen, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die die Arbeit des menschlichen Gehirns nachahmt. Nehmen wir das Beispiel von Google Translate - es übersetzt Absätze von Texten oder gesamte Seite von einer Sprache in Sekunden. Sie können also sagen, dass Google Translate auf dem Konzept von Deep Learning und künstlichen neuronalen Netzwerken (ANNS) basiert. ANNs sind ein bio-inspirierter Ansatz für Computational Intelligence und maschinelles Lernen. Es verwendet mehrere Schichten, um hochrangige Merkmale aus den rohen sensorischen Eingangsdaten zu extrahieren. Es ermöglicht Computersystemen, sich mit Erfahrung und Daten zu verbessern. Es ist eine bestimmte Art von Technik für maschinelles Lernen, um KI-Systeme zu erstellen, die in komplizierten realen Umgebungen funktionieren können. Deep Learning repräsentiert die Welt als verschachtelte Hierarchie von Konzepten, bei denen jedes Konzept in Bezug auf einfachere Konzepte definiert ist, und die abstrakteren Darstellungen, die in Bezug auf weniger abstrakte berechnet werden.

Unterschied zwischen Neuroevolution und tiefem Lernen

Konzept

- Deep Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die eine Untergruppe von KI ist und die Arbeit des menschlichen Gehirns in Bezug auf die Datenverarbeitung für die Verwendung in Spracherkennung, Objekterkennung, Sprachübersetzung und Entscheidungsfindung nachahmen soll. Es ist eine KI. Neuroevolution hingegen ist eine Form von KI und maschinellem Lernen, die evolutionäre Algorithmen nutzt, um künstliche neuronale Netze zu konstruieren. Es ist ein evolutionärer Ansatz für Deep -Learning -Netzwerke, die den Prozess der Lösung komplexer Aufgaben vereinfachen möchten.

Arbeiten

- Deep Learning repräsentiert die Welt als verschachtelte Hierarchie von Konzepten, bei denen jedes Konzept in Bezug auf einfachere Konzepte definiert ist, und die abstrakteren Darstellungen, die in Bezug auf weniger abstrakte berechnet werden. Es ermöglicht Computersystemen, sich mit Erfahrung und Daten zu verbessern, ähnlich wie das menschliche Gehirn Informationen in Form von Bildern, Text oder Klang verarbeitet. Das gesamte Konzept der Neuroevolution wurde von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert - es konstruiert künstliche neuronale Netzwerke mithilfe evolutionärer Algorithmen. Es gibt zwei Ansätze zur Neuroevolution, die die Entwicklung der Verbindungsgewichte eines Netzwerks und diejenigen, die sowohl die Verbindungsgewichte als auch die Netzwerktopologie entwickeln, berücksichtigen.

Anwendungen

- Die Neuroevolution wurde im Spielbereich in den Spielen in Rollen wie der Bewertung des Staatspaktionsraums eines Spiels, der Modellierung von Gegnerstrategien, der Modellierung von Spielernerfahrungen usw. ausführlich eingesetzt. Die häufigsten Anwendungen sind evolutionäre Robotik, künstliches Leben, generative Systeme, Verstärkungslernen usw. Deep Learning verwendet riesige neuronale Netze, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu verstehen. Gemeinsame Anwendungen umfassen Bilderkennung, Betrugserkennung, selbstfahrende Autos, virtuelle Assistenten, Bots, CRM-Systeme, Verarbeitung natürlicher Sprache, industrielle Pharmaforschung, Supercomputing usw.

Neuroevolution vs. Deep Learning: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Sowohl die Neuroevolution als auch das tiefgreifende Lernen sind hochverteilte und gleichzeitige Problemlösungsansätze, die für den Erfolg oder das Versagen der meisten Probleme und Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind. Das Grundkonzept hinter der Neuroevolution besteht darin, die künstlichen neuronalen Netzwerke mithilfe von evolutionären Algorithmen, einem populationsbasierten metaheuristischen Optimierungsalgorithmus, zu produzieren. Genetische Operatoren sind das Herzstück jedes evolutionären Algorithmus, und die Leistung eines neuroevolutionären Algorithmus hängt von ihnen ab. Ein evolutionärer Algorithmus verwendet Mechanismen, die von der biologischen Evolution inspiriert sind, wie z. Deep Learning ist eine maschinelle Lerntechnik, die auf der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns basiert und mehrere Schichten verwendet, um sinnvolle Merkmale aus den rohen sensorischen Eingabedaten zu ermitteln.