Perbezaan antara Rangkaian Neural dan Pembelajaran Dalam

Dalam dunia teknologi hari ini, kecerdasan buatan telah menjadi bahagian yang sangat diperlukan dalam kehidupan seharian. Walaupun sesetengah orang menggunakan Rangkaian Neural dan Pembelajaran Dalam secara bergantian, kemajuan, ciri dan aplikasi mereka sebenarnya berbeza.

Jadi apakah model Rangkaian Neural dan Pembelajaran Dalam? Bagaimana mereka berbeza?

Apakah Rangkaian Neural?

Pandangan ringkas Rangkaian Neural

Rangkaian Neural, juga dikenali sebagai Rangkaian Neural Buatan, dimodelkan mengikut otak manusia. Ia menganalisis data yang kompleks, melengkapkan operasi matematik, mencari corak dan menggunakan maklumat yang dikumpul untuk membuat ramalan dan pengelasan. Dan sama seperti otak, rangkaian neural AI mempunyai unit berfungsi asas yang dipanggil neuron. Neuron ini, juga dikenali sebagai nod, menghantar maklumat dalam rangkaian.

Rangkaian Neural asas mempunyai nod yang disambungkan antara satu sama lain dalam lapisan input, tersembunyi dan output. Lapisan input memproses dan menganalisis maklumat sebelum menghantarnya ke lapisan seterusnya.

Lapisan tersembunyi menerima data daripada lapisan input atau lapisan tersembunyi lain. Lapisan tersembunyi kemudiannya terus memproses dan menganalisis data dengan menggunakan set operasi untuk mengubah dan mengekstrak ciri yang berkaitan daripada data input.

Ini ialah lapisan keluaran yang menyediakan maklumat akhir menggunakan ciri yang diekstrak. Lapisan ini boleh mempunyai satu atau lebih nod, bergantung pada jenis pengumpulan data. Untuk klasifikasi binari, output akan mempunyai nod yang memaparkan hasil 1 atau 0.

Terdapat pelbagai jenis rangkaian neural AI.

1. Rangkaian Neural FeedForward

Rangkaian Neural FeedForward, terutamanya digunakan untuk pengecaman muka, menghantar maklumat dalam satu arah. Ini bermakna setiap nod dalam satu lapisan dipautkan kepada setiap nod dalam lapisan seterusnya, dengan maklumat mengalir sehala sehingga ia mencapai nod output. Ini adalah salah satu jenis rangkaian saraf tiruan yang paling mudah.

2. Rangkaian Neural Berulang

Gambarajah Rangkaian Neural Berulang

Rangkaian Neural jenis ini menyokong pembelajaran teori. Rangkaian Neural Berulang digunakan untuk data berjujukan, seperti bahasa semula jadi dan audio. Ia juga digunakan untuk aplikasi teks ke pertuturan untuk Android dan iPhone. Dan tidak seperti Rangkaian Neural Feedforward yang memproses maklumat dalam satu arah, Rangkaian Neural Berulang menggunakan data daripada memproses neuron dan menghantarnya semula ke rangkaian.

Pilihan pemulangan ini penting apabila sistem membuat ramalan yang salah. Rangkaian Neural Berulang boleh cuba mencari sebab keputusan yang tidak tepat dan menyesuaikan dengan sewajarnya.

3. Rangkaian Neural Konvolusi

Rangkaian Neural Tradisional telah direka bentuk untuk memproses input saiz tetap, tetapi Rangkaian Neural Konvolusi (CNN) boleh memproses data dengan saiz yang berbeza-beza. CNN sesuai untuk mengklasifikasikan data visual seperti imej dan video dengan resolusi dan nisbah bidang yang berbeza. Mereka juga sangat berguna untuk aplikasi pengecaman imej.

4. Rangkaian Neural Dekonvolusi

Rangkaian Neural ini juga dikenali sebagai Rangkaian Neural Convolutional Transposed dan sebaliknya dengan Rangkaian Neural Convolutional.

Dalam Rangkaian Neural Konvolusi, imej input diproses melalui lapisan konvolusi untuk mengekstrak ciri penting. Output ini kemudiannya diproses melalui satu siri lapisan bersambung, yang melakukan pengelasan - memberikan nama atau label kepada imej input berdasarkan ciri-cirinya. Ini berguna untuk pengecaman objek dan pembahagian imej.

Walau bagaimanapun, dalam Rangkaian Neural Deconvolutional, peta ciri yang sebelum ini adalah output akan menjadi input. Peta ciri ini ialah tatasusunan nilai tiga dimensi dan tidak digabungkan untuk membentuk imej asal dengan peleraian spatial yang meningkat.

5. Rangkaian Neural Modular

Rangkaian Neural ini menggabungkan modul yang saling berkaitan, yang setiap satunya melaksanakan sub-tugas tertentu. Setiap modul dalam rangkaian modular terdiri daripada rangkaian saraf yang direka bentuk terlebih dahulu yang menyelesaikan sub-tugas seperti pengecaman pertuturan atau terjemahan bahasa.

Rangkaian Neural Modular boleh disesuaikan dan berguna untuk memproses input dengan data yang sangat berbeza.

Apakah Pembelajaran Dalam?

Gambaran keseluruhan gambar rajah pembelajaran berlapis hierarki ciri

Pembelajaran Dalam, sub-genre Pembelajaran Mesin, melibatkan latihan rangkaian saraf tiruan untuk belajar secara automatik dan berkembang secara bebas tanpa diprogramkan untuk berbuat demikian.

Adakah Pembelajaran Dalam adalah kecerdasan buatan? Jawapannya ya. Ia adalah penggerak di sebalik banyak aplikasi AI dan perkhidmatan automasi, membantu pengguna melaksanakan tugas dengan sedikit campur tangan manusia. ChatGPT ialah salah satu aplikasi AI yang mempunyai beberapa aplikasi praktikal.

Terdapat banyak lapisan tersembunyi antara lapisan input dan output Pembelajaran Dalam. Ini membolehkan rangkaian melakukan operasi yang sangat kompleks dan belajar secara berterusan apabila data melalui lapisan.

Pembelajaran Dalam telah digunakan pada pengecaman imej, pengecaman suara, sintesis video dan penemuan. Selain itu, ia digunakan pada ciptaan yang kompleks, seperti kereta pandu sendiri, yang menggunakan algoritma Pembelajaran Dalam untuk mengenal pasti halangan dan mengemudi di sekelilingnya dengan sempurna.

Anda perlu memasukkan sejumlah besar data berlabel ke dalam rangkaian untuk melatih model Pembelajaran Dalam. Berat dan berat sebelah neuron dalam rangkaian dilaraskan sehingga ia dapat meramalkan output dengan tepat dengan data input baharu.

Perbezaan antara Rangkaian Neural dan Pembelajaran Dalam

Model Rangkaian Neural dan Pembelajaran Dalam ialah subset Pembelajaran Mesin . Walau bagaimanapun, mereka berbeza dalam banyak cara.

Lapisan

Rangkaian saraf tiruan biasanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Sementara itu, model Pembelajaran Dalam merangkumi beberapa lapisan rangkaian saraf tiruan.

Had

Walaupun model Pembelajaran Dalam menggabungkan rangkaian saraf tiruan, ia masih merupakan konsep yang berasingan. Aplikasi rangkaian saraf tiruan termasuk pengecaman corak, muka, terjemahan mesin dan jujukan.

Sementara itu, anda boleh menggunakan rangkaian Pembelajaran Dalam untuk pengurusan perhubungan pelanggan, pemprosesan pertuturan dan bahasa, pemulihan imej, dsb.

Ciri ekstrak

Rangkaian saraf tiruan memerlukan campur tangan manusia, kerana jurutera mesti menentukan hierarki ciri secara manual. Walau bagaimanapun, model Pembelajaran Dalam secara automatik boleh menentukan hierarki ciri menggunakan set data berlabel dan data mentah tidak berstruktur.

Kecekapan

Rangkaian Neural Buatan mengambil sedikit masa untuk berlatih, tetapi mempunyai ketepatan yang lebih rendah jika dibandingkan dengan Pembelajaran Dalam (Pembelajaran Dalam adalah lebih kompleks). Selain itu, Rangkaian Neural juga dikenali untuk mentafsir tugas dengan teruk walaupun menyelesaikannya dengan cepat.

Sumber pengiraan

Pembelajaran Dalam ialah rangkaian saraf kompleks yang boleh mengklasifikasikan dan mentafsir data mentah dengan sedikit campur tangan manusia, tetapi memerlukan lebih banyak sumber pengiraan. Rangkaian Neural Buatan ialah subset Pembelajaran Mesin yang lebih ringkas, yang boleh dilatih menggunakan set data kecil dengan sumber pengiraan yang lebih sedikit, tetapi keupayaannya untuk memproses data yang kompleks. mereka terhad.

Walaupun digunakan secara bergantian, Rangkaian Neural dan Pembelajaran Dalam masih merupakan konsep yang berbeza. Mereka mempunyai kaedah latihan dan tahap ketepatan yang berbeza. Walau bagaimanapun, model Pembelajaran Dalam adalah lebih maju dan menghasilkan keputusan dengan ketepatan yang lebih tinggi, kerana mereka boleh belajar secara bebas dengan sedikit campur tangan manusia.