Die sleutelverskil tussen neurale netwerk en diep leer is dat neurale netwerk soortgelyk aan neurone in die menslike brein werk om verskeie berekeningstake vinniger uit te voer, terwyl diep leer 'n spesiale tipe masjienleer is wat die leerbenadering naboots wat mense gebruik om kennis opdoen.
Neurale netwerk help om voorspellende modelle te bou om komplekse probleme op te los. Aan die ander kant is diep leer deel van masjienleer. Dit help om spraakherkenning, beeldherkenning, natuurlike taalverwerking, aanbevelingstelsels, bioinformatika en vele meer te ontwikkel. Neurale netwerk is 'n metode om diep leer te implementeer.
Wat is neurale netwerk?
Biologiese neurone is die inspirasie vir neurale netwerke. Daar is miljoene neurone in die menslike brein en inligtingsproses van een neuron na 'n ander. Neurale netwerke gebruik hierdie scenario. Hulle skep 'n rekenaarmodel soortgelyk aan 'n brein. Dit kan rekenaar komplekse take vinniger verrig as 'n gewone stelsel.
Figuur 01: Neurale netwerkblokdiagram
In 'n neurale netwerk verbind die nodusse met mekaar. Elke verbinding het 'n gewig. Wanneer die insette na die nodusse x1, x2, x3, … is en die ooreenstemmende gewigte is w1, w2, w3, … dan is die netto invoer (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Nadat die netto invoer op die aktiveringsfunksie toegepas is, gee dit die uitset. Die aktiveringsfunksie kan lineêre of sigmoïede funksie wees.
Y=F(y)
As hierdie uitset verskil van die verlangde uitset, word die gewig weer aangepas en hierdie proses duur voort totdat die verlangde uitset verkry word. Hierdie opdatering van gewig geskied volgens terugpropagasie-algoritme.
Daar is twee neurale netwerktopologieë genaamd terugvoer en terugvoer. Die terugvoernetwerke het geen terugvoerlus nie. Met ander woorde, die seine vloei slegs van inset na die uitset. Voorwaartse netwerke verdeel verder na 'n enkellaag en multi-laag neurale netwerke.
Netwerktipes
In enkellaagnetwerke koppel die invoerlaag aan die uitvoerlaag. Multi-laag neurale netwerk het meer lae tussen die invoerlaag en die uitsetlaag. Daardie lae word die verborge lae genoem. Die ander tipe netwerk, wat die terugvoernetwerke is, het terugvoerpaaie. Boonop is daar 'n moontlikheid om inligting aan beide kante deur te gee.
Figuur 02: Multilaag neurale netwerk
'n Neurale netwerk leer deur die gewigte van die verbinding tussen die nodusse te verander. Daar is drie leertipes, soos leer onder toesig, leer sonder toesig en versterkingsleer. In studie onder toesig sal die netwerk 'n uitsetvektor volgens die insetvektor verskaf. Hierdie uitsetvektor word vergelyk met die verlangde uitsetvektor. As daar 'n verskil is, sal die gewigte verander. Hierdie prosesse gaan voort totdat die werklike uitset ooreenstem met die verlangde uitset.
In leer sonder toesig identifiseer die netwerk die patrone en kenmerke van insetdata en verband vir insetdata op sigself. In hierdie leer kombineer insetvektore van soortgelyke tipes om trosse te skep. Wanneer die netwerk 'n nuwe invoerpatroon kry, sal dit die uitset gee wat die klas spesifiseer waaraan daardie invoerpatroon behoort. Die versterkingsleer aanvaar 'n mate van terugvoer van die omgewing. Dan verander die netwerk die gewigte. Dit is die metodes om 'n neurale netwerk op te lei. Oor die algemeen help neurale netwerke om verskeie patroonherkenningsprobleme op te los.
Wat is Deep Learning?
Voor diepgaande leer, is dit belangrik om masjienleer te bespreek. Dit gee 'n rekenaar die vermoë om te leer sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Met ander woorde, dit help om selflerende algoritmes te skep om data te ontleed en patrone te herken om besluite te neem. Maar daar is 'n paar beperkings in algemene masjienleer. Eerstens is dit moeilik om met hoë dimensionele data of uiters groot stel insette en uitsette te werk. Dit kan dalk ook moeilik wees om kenmerk-onttrekking te doen.
Diep leer los hierdie kwessies op. Dit is 'n spesiale tipe masjienleer. Dit help om leeralgoritmes te bou wat soortgelyk aan die menslike brein kan funksioneer. Diep neurale netwerke en herhalende neurale netwerke is 'n paar diep leer argitekture.'n Diep neurale netwerk is 'n neurale netwerk met veelvuldige versteekte lae. Herhalende neurale netwerke gebruik geheue om reekse insette te verwerk.
Wat is die verskil tussen neurale netwerk en diep leer?
'n Neurale netwerk is 'n stelsel wat soortgelyk aan neurone in die menslike brein werk om verskeie berekeningstake vinniger uit te voer. Diep leer is 'n spesiale tipe masjienleer wat die leerbenadering naboots wat mense gebruik om kennis op te doen. Neurale netwerk is 'n metode om diep leer te bereik. Aan die ander kant is Deep Leaning 'n spesiale vorm van Machine Leaning. Dit is die belangrikste verskil tussen neurale netwerk en diep leer
Opsomming – Neurale netwerk vs Deep Learning
Die verskil tussen neurale netwerk en diep leer is dat neurale netwerk soortgelyk aan neurone in die menslike brein werk om verskeie berekeningstake vinniger uit te voer, terwyl diep leer 'n spesiale tipe masjienleer is wat die leerbenadering naboots wat mense gebruik om te verkry kennis.
