Kľúčový rozdiel medzi neurónovou sieťou a hlbokým učením je v tom, že neurónová sieť funguje podobne ako neuróny v ľudskom mozgu a rýchlejšie vykonáva rôzne výpočtové úlohy, zatiaľ čo hlboké učenie je špeciálny typ strojového učenia, ktorý napodobňuje prístup k učeniu, ktorý ľudia používajú na získať vedomosti.
Neurónová sieť pomáha vytvárať prediktívne modely na riešenie zložitých problémov. Na druhej strane, hlboké učenie je súčasťou strojového učenia. Pomáha rozvíjať rozpoznávanie reči, rozpoznávanie obrázkov, spracovanie prirodzeného jazyka, systémy odporúčaní, bioinformatiku a mnohé ďalšie. Neurónová sieť je metóda na implementáciu hlbokého učenia.
Čo je neurónová sieť?
Biologické neuróny sú inšpiráciou pre neurónové siete. V ľudskom mozgu sú milióny neurónov a prebieha informačný proces z jedného neurónu do druhého. Neurónové siete využívajú tento scenár. Vytvárajú počítačový model podobný mozgu. Dokáže vykonávať zložité výpočtové úlohy rýchlejšie ako bežný systém.
Obrázok 01: Blokový diagram neurónovej siete
V neurónovej sieti sa uzly navzájom spájajú. Každé spojenie má váhu. Keď sú vstupy do uzlov x1, x2, x3, … a zodpovedajúce váhy sú w1, w2, w3, …, potom čistý vstup (y) je
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Po pripojení čistého vstupu na aktivačnú funkciu poskytne výstup. Aktivačná funkcia môže byť lineárna alebo sigmoidná.
Y=F(y)
Ak sa tento výstup líši od požadovaného výstupu, hmotnosť sa znova upraví a tento proces pokračuje až do dosiahnutia požadovaného výstupu. Táto váha aktualizácie prebieha podľa algoritmu spätného šírenia.
Existujú dve topológie neurónových sietí nazývané dopredná a spätná väzba. Dopredné siete nemajú spätnú väzbu. Inými slovami, signály prúdia iba zo vstupu na výstup. Dopredné siete sa ďalej delia na jednovrstvové a viacvrstvové neurónové siete.
Typy sietí
V jednovrstvových sieťach sa vstupná vrstva pripája k výstupnej vrstve. Viacvrstvová neurónová sieť má viac vrstiev medzi vstupnou vrstvou a výstupnou vrstvou. Tieto vrstvy sa nazývajú skryté vrstvy. Iný typ siete, ktorým sú siete so spätnou väzbou, má cesty spätnej väzby. Navyše je tu možnosť odovzdávať informácie obom stranám.
Obrázok 02: Viacvrstvová neurónová sieť
Neurónová sieť sa učí úpravou váh spojenia medzi uzlami. Existujú tri typy učenia, ako je učenie pod dohľadom, učenie bez dozoru a posilňovacie učenie. Pri riadenom učení bude sieť poskytovať výstupný vektor podľa vstupného vektora. Tento výstupný vektor sa porovnáva s požadovaným výstupným vektorom. Ak existuje rozdiel, váhy sa zmenia. Tento proces pokračuje, kým sa skutočný výstup nezhoduje s požadovaným výstupom.
Pri učení bez dozoru sieť sama identifikuje vzory a funkcie zo vstupných údajov a vzťah pre vstupné údaje. V tomto učení sa vstupné vektory podobných typov kombinujú a vytvárajú zhluky. Keď sieť získa nový vstupný vzor, poskytne výstup špecifikujúci triedu, do ktorej tento vstupný vzor patrí. Posilňovacie učenie akceptuje určitú spätnú väzbu z prostredia. Potom sieť zmení váhy. Toto sú metódy na trénovanie neurónovej siete. Celkovo neurónové siete pomáhajú riešiť rôzne problémy s rozpoznávaním vzorov.
Čo je hlboké učenie?
Pred hlbokým učením je dôležité prediskutovať strojové učenie. Umožňuje počítaču učiť sa bez toho, aby bol výslovne naprogramovaný. Inými slovami, pomáha vytvárať samoučiace sa algoritmy na analýzu údajov a rozpoznávanie vzorcov pri rozhodovaní. Všeobecné strojové učenie však má určité obmedzenia. Po prvé, je ťažké pracovať s veľkorozmernými dátami alebo extrémne veľkým súborom vstupov a výstupov. Môže byť tiež ťažké vykonať extrakciu funkcií.
Hlboké učenie rieši tieto problémy. Ide o špeciálny typ strojového učenia. Pomáha vytvárať algoritmy učenia, ktoré môžu fungovať podobne ako ľudský mozog. Hlboké neurónové siete a rekurentné neurónové siete sú niektoré architektúry hlbokého učenia. Hlboká neurónová sieť je neurónová sieť s viacerými skrytými vrstvami. Rekurentné neurónové siete používajú pamäť na spracovanie sekvencií vstupov.
Aký je rozdiel medzi neurónovou sieťou a hlbokým učením?
Neurónová sieť je systém, ktorý funguje podobne ako neuróny v ľudskom mozgu, aby rýchlejšie vykonával rôzne výpočtové úlohy. Hlboké učenie je špeciálny typ strojového učenia, ktorý napodobňuje vzdelávací prístup, ktorý ľudia používajú na získavanie vedomostí. Neurónová sieť je metóda na dosiahnutie hlbokého učenia. Na druhej strane, Deep Leaning je špeciálna forma Machine Leaning. Toto je hlavný rozdiel medzi neurónovou sieťou a hlbokým učením
Súhrn – Neurónová sieť verzus hlboké učenie
Rozdiel medzi neurónovou sieťou a hlbokým učením je v tom, že neurónová sieť funguje podobne ako neuróny v ľudskom mozgu, aby vykonávala rôzne výpočtové úlohy rýchlejšie, zatiaľ čo hlboké učenie je špeciálny typ strojového učenia, ktorý napodobňuje prístup k učeniu, ktorý ľudia používajú na získanie vedomosti.
