Unterschied zwischen neuronalem Netzwerk und Deep Learning

In der heutigen technologischen Welt ist künstliche Intelligenz zu einem unverzichtbaren Bestandteil des täglichen Lebens geworden. Obwohl manche Menschen neuronale Netze und Deep Learning synonym verwenden, sind ihre Fortschritte, Funktionen und Anwendungen tatsächlich unterschiedlich.

Was ist also ein neuronales Netzwerk und ein Deep-Learning-Modell? Wie unterscheiden sie sich?

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Eine einfache Ansicht des neuronalen Netzwerks

Das neuronale Netzwerk, auch bekannt als künstliches neuronales Netzwerk, ist dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Es analysiert komplexe Daten, führt mathematische Operationen durch, sucht nach Mustern und nutzt die gesammelten Informationen, um Vorhersagen und Klassifizierungen zu treffen. Und genau wie das Gehirn verfügen neuronale KI-Netzwerke über eine grundlegende Funktionseinheit, die Neuron genannt wird. Diese Neuronen, auch Knoten genannt, übertragen Informationen innerhalb des Netzwerks.

Ein grundlegendes neuronales Netzwerk verfügt über Knoten, die in der Eingabe-, der verborgenen und der Ausgabeebene miteinander verbunden sind. Die Eingabeschicht verarbeitet und analysiert die Informationen, bevor sie sie an die nächste Schicht sendet.

Die verborgene Schicht empfängt Daten von der Eingabeschicht oder anderen verborgenen Schichten. Die verborgene Schicht verarbeitet und analysiert die Daten dann weiter, indem sie eine Reihe von Operationen anwendet, um relevante Merkmale aus den Eingabedaten zu transformieren und zu extrahieren.

Dies ist die Ausgabeebene, die mithilfe der extrahierten Features die endgültigen Informationen bereitstellt. Diese Schicht kann je nach Art der Datenerfassung einen oder mehrere Knoten haben. Bei der binären Klassifizierung verfügt die Ausgabe über einen Knoten, der das Ergebnis 1 oder 0 anzeigt.

Es gibt verschiedene Arten von KI-Neuronalen Netzen.

1. FeedForward-Neuronales Netzwerk

Das FeedForward Neural Network wird hauptsächlich zur Gesichtserkennung verwendet und überträgt Informationen in eine Richtung. Das bedeutet, dass jeder Knoten in einer Schicht mit jedem Knoten in der nächsten Schicht verbunden ist und die Informationen in eine Richtung fließen, bis sie den Ausgabeknoten erreichen. Dies ist eine der einfachsten Arten künstlicher neuronaler Netze.

2. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk

Diagramm des wiederkehrenden neuronalen Netzwerks

Diese Art von neuronalem Netzwerk unterstützt das theoretische Lernen. Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk wird für sequentielle Daten wie natürliche Sprache und Audio verwendet. Sie werden auch für Text-to-Speech-Anwendungen für Android und iPhone verwendet. Und im Gegensatz zu Feedforward Neural Networks, die Informationen in eine Richtung verarbeiten, verwenden Recurrent Neural Networks Daten von verarbeitenden Neuronen und senden sie zurück in das Netzwerk.

Diese Rückgabemöglichkeit ist wichtig, wenn das System falsche Vorhersagen trifft. Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk kann versuchen, den Grund für ungenaue Ergebnisse zu finden und entsprechende Anpassungen vorzunehmen.

3. Faltungs-Neuronales Netzwerk

Herkömmliche neuronale Netze wurden für die Verarbeitung von Eingaben einer festen Größe entwickelt, Faltungs-Neuronale Netze (CNNs) können jedoch Daten unterschiedlicher Größe verarbeiten. CNNs eignen sich ideal zur Klassifizierung visueller Daten wie Bilder und Videos unterschiedlicher Auflösungen und Seitenverhältnisse. Sie sind auch für Bilderkennungsanwendungen sehr nützlich.

4. Dekonvolutionelles neuronales Netzwerk

Dieses neuronale Netzwerk wird auch als Transposed Convolutional Neural Network bezeichnet und umgekehrt als Convolutional Neural Network.

In einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk wird das Eingabebild durch Faltungsschichten verarbeitet, um wichtige Merkmale zu extrahieren. Diese Ausgabe wird dann durch eine Reihe verbundener Schichten verarbeitet, die eine Klassifizierung durchführen und dem Eingabebild basierend auf seinen Merkmalen einen Namen oder eine Bezeichnung zuweisen. Dies ist nützlich für die Objekterkennung und Bildsegmentierung.

In einem dekonvolutionellen neuronalen Netzwerk wird jedoch die Feature-Map, die zuvor die Ausgabe war, zur Eingabe. Diese Feature-Map ist ein dreidimensionales Array von Werten und wird nicht zum Originalbild mit erhöhter räumlicher Auflösung zusammengeführt.

5. Modulares neuronales Netzwerk

Dieses neuronale Netzwerk kombiniert miteinander verbundene Module, von denen jedes eine bestimmte Teilaufgabe erfüllt. Jedes Modul im modularen Netzwerk besteht aus einem vorgefertigten neuronalen Netzwerk, das eine Teilaufgabe wie Spracherkennung oder Sprachübersetzung löst.

Das modulare neuronale Netzwerk ist anpassungsfähig und nützlich für die Verarbeitung von Eingaben mit sehr unterschiedlichen Daten.

Was ist Deep Learning?

Übersicht über das geschichtete Lerndiagramm der Feature-Hierarchie

Deep Learning, ein Subgenre des maschinellen Lernens, beinhaltet das Trainieren künstlicher neuronaler Netze, um automatisch zu lernen und unabhängig zu wachsen, ohne dafür programmiert zu werden.

Ist Deep Learning künstliche Intelligenz? Die Antwort ist ja. Es ist die treibende Kraft hinter vielen KI-Anwendungen und Automatisierungsdiensten und hilft Benutzern, Aufgaben mit wenig menschlichem Eingreifen auszuführen. ChatGPT ist eine dieser KI-Anwendungen, die einige praktische Anwendungen bietet.

Zwischen den Eingabe- und Ausgabeschichten von Deep Learning gibt es viele verborgene Schichten. Dadurch kann das Netzwerk äußerst komplexe Vorgänge ausführen und kontinuierlich lernen, während Daten die Schichten durchlaufen.

Deep Learning wurde auf Bilderkennung, Spracherkennung, Videosynthese und Entdeckung angewendet. Darüber hinaus wird es auf komplexe Kreationen wie selbstfahrende Autos angewendet, die Deep-Learning-Algorithmen nutzen, um Hindernisse zu erkennen und perfekt um sie herum zu navigieren.

Sie müssen eine große Menge gekennzeichneter Daten in das Netzwerk einspeisen, um ein Deep-Learning-Modell zu trainieren. Die Gewichte und Bias der Neuronen im Netzwerk werden angepasst, bis die Ausgabe anhand der neuen Eingabedaten genau vorhergesagt werden kann.

Unterschied zwischen neuronalem Netzwerk und Deep Learning

Modelle für neuronale Netze und Deep Learning sind Teilmengen des maschinellen Lernens . Sie unterscheiden sich jedoch in vielerlei Hinsicht.

Schicht

Künstliche neuronale Netze bestehen normalerweise aus Eingabeschichten, verborgenen Schichten und Ausgabeschichten. Mittlerweile umfassen Deep-Learning-Modelle mehrere Schichten künstlicher neuronaler Netze.

Grenze

Obwohl Deep-Learning-Modelle künstliche neuronale Netze beinhalten, handelt es sich dennoch um separate Konzepte. Zu den Anwendungen künstlicher neuronaler Netze gehören Mustererkennung, Gesichter, maschinelle Übersetzung und Sequenzen.

Mittlerweile können Sie Deep-Learning-Netzwerke für das Kundenbeziehungsmanagement, die Sprach- und Sprachverarbeitung, die Bildwiederherstellung usw. nutzen.

Funktionen extrahieren

Künstliche neuronale Netze erfordern menschliches Eingreifen, da Ingenieure die Hierarchie der Merkmale manuell bestimmen müssen. Allerdings können Deep-Learning-Modelle die Hierarchie von Features mithilfe von gekennzeichneten Datensätzen und unstrukturierten Rohdaten automatisch bestimmen.

Effizienz

Das Training künstlicher neuronaler Netze nimmt weniger Zeit in Anspruch, weist jedoch im Vergleich zu Deep Learning eine geringere Genauigkeit auf (Deep Learning ist komplexer). Darüber hinaus ist bekannt, dass neuronale Netze Aufgaben schlecht interpretieren, obwohl sie sie sehr schnell erledigen.

Rechenressourcen

Deep Learning ist ein komplexes neuronales Netzwerk, das Rohdaten mit wenig menschlichem Eingriff klassifizieren und interpretieren kann, dafür aber mehr Rechenressourcen benötigt. Künstliche neuronale Netze sind eine einfachere Teilmenge des maschinellen Lernens, die mithilfe kleiner Datensätze mit weniger Rechenressourcen trainiert werden kann, ihre Fähigkeit, komplexe Daten zu verarbeiten, ist jedoch begrenzt.

Obwohl neuronale Netze und Deep Learning synonym verwendet werden, handelt es sich dennoch um unterschiedliche Konzepte. Sie verfügen über unterschiedliche Trainingsmethoden und Genauigkeitsstufen. Allerdings sind Deep-Learning-Modelle fortschrittlicher und liefern Ergebnisse mit größerer Genauigkeit, da sie mit wenig menschlichem Eingreifen selbstständig lernen können.