Verschil tussen neuraal netwerk en diep leren

In de huidige technologische wereld is kunstmatige intelligentie een onmisbaar onderdeel van het dagelijks leven geworden. Hoewel sommige mensen Neural Network en Deep Learning door elkaar gebruiken, zijn hun ontwikkelingen, functies en toepassingen feitelijk verschillend.

Dus wat is het neurale netwerk en het deep learning-model? Hoe zijn zij verschillend?

Wat is neuraal netwerk?

Een eenvoudige weergave van het neurale netwerk

Neural Network, ook wel bekend als Artificial Neural Network, is gemodelleerd naar het menselijk brein. Het analyseert complexe gegevens, voltooit wiskundige bewerkingen, zoekt naar patronen en gebruikt de verzamelde informatie om voorspellingen en classificaties te maken. En net als de hersenen hebben AI-neurale netwerken een functionele basiseenheid die een neuron wordt genoemd. Deze neuronen, ook wel knooppunten genoemd, verzenden informatie binnen het netwerk.

Een basisneuraal netwerk heeft knooppunten die met elkaar zijn verbonden in invoer-, verborgen- en uitvoerlagen. De invoerlaag verwerkt en analyseert de informatie voordat deze naar de volgende laag wordt verzonden.

De verborgen laag ontvangt gegevens van de invoerlaag of andere verborgen lagen. De verborgen laag gaat vervolgens verder met het verwerken en analyseren van de gegevens door een reeks bewerkingen toe te passen om relevante kenmerken uit de invoergegevens te transformeren en te extraheren.

Dit is de uitvoerlaag die de uiteindelijke informatie levert met behulp van de geëxtraheerde objecten. Deze laag kan een of meer knooppunten bevatten, afhankelijk van het type gegevensverzameling. Voor binaire classificatie heeft de uitvoer een knooppunt dat het resultaat 1 of 0 weergeeft.

Er zijn verschillende soorten AI-neurale netwerken.

1. FeedForward neuraal netwerk

FeedForward Neural Network, voornamelijk gebruikt voor gezichtsherkenning, verzendt informatie in één richting. Dit betekent dat elk knooppunt in de ene laag is gekoppeld aan elk knooppunt in de volgende laag, waarbij de informatie de ene kant op stroomt totdat het het uitvoerknooppunt bereikt. Dit is een van de eenvoudigste soorten kunstmatige neurale netwerken.

2. Terugkerend neuraal netwerk

Diagram van het terugkerende neurale netwerk

Dit type neuraal netwerk ondersteunt theoretisch leren. Recurrent Neural Network wordt gebruikt voor sequentiële gegevens, zoals natuurlijke taal en audio. Ze worden ook gebruikt voor tekst-naar-spraak-applicaties voor Android en iPhone. En in tegenstelling tot Feedforward Neural Networks die informatie in één richting verwerken, gebruiken Recurrent Neural Networks gegevens van het verwerken van neuronen en sturen deze terug naar het netwerk.

Deze retouroptie is belangrijk wanneer het systeem verkeerde voorspellingen doet. Recurrent Neural Network kan proberen de reden voor onnauwkeurige resultaten te achterhalen en dienovereenkomstig aan te passen.

3. Convolutioneel neuraal netwerk

Traditionele neurale netwerken zijn ontworpen om input van een vaste grootte te verwerken, maar convolutionele neurale netwerken (CNN's) kunnen gegevens van verschillende groottes verwerken. CNN's zijn ideaal voor het classificeren van visuele gegevens zoals afbeeldingen en video's met verschillende resoluties en beeldverhoudingen. Ze zijn ook erg handig voor beeldherkenningstoepassingen.

4. Deconvolutioneel neuraal netwerk

Dit neurale netwerk wordt ook wel Transposed Convolutional Neural Network genoemd en omgekeerd met Convolutional Neural Network.

In een convolutioneel neuraal netwerk wordt het invoerbeeld via convolutionele lagen verwerkt om belangrijke kenmerken te extraheren. Deze uitvoer wordt vervolgens verwerkt via een reeks verbonden lagen, die classificatie uitvoeren: een naam of label aan de invoerafbeelding toewijzen op basis van de kenmerken ervan. Dit is handig voor objectherkenning en beeldsegmentatie.

In een deconvolutioneel neuraal netwerk zal de featuremap die voorheen de output was, echter de input worden. Deze featuremap is een driedimensionale reeks waarden en wordt niet samengevoegd om het originele beeld met verhoogde ruimtelijke resolutie te vormen.

5. Modulair neuraal netwerk

Dit neurale netwerk combineert onderling verbonden modules, die elk een specifieke deeltaak uitvoeren. Elke module in het modulaire netwerk bestaat uit een vooraf ontworpen neuraal netwerk dat een deeltaak oplost, zoals spraakherkenning of taalvertaling.

Modulair neuraal netwerk is aanpasbaar en nuttig voor het verwerken van invoer met zeer verschillende gegevens.

Wat is diep leren?

Overzicht van het gelaagde leerdiagram van de functiehiërarchie

Deep Learning, een subgenre van Machine Learning, omvat het trainen van kunstmatige neurale netwerken om automatisch zelfstandig te leren en te groeien zonder dat ze daarvoor geprogrammeerd zijn.

Is Deep Learning kunstmatige intelligentie? Het antwoord is ja. Het is de drijvende kracht achter veel AI-toepassingen en automatiseringsdiensten en helpt gebruikers taken uit te voeren met weinig menselijke tussenkomst. ChatGPT is een van die AI-applicaties die enkele praktische toepassingen heeft.

Er zijn veel verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlagen van Deep Learning. Hierdoor kan het netwerk uiterst complexe bewerkingen uitvoeren en voortdurend leren terwijl gegevens door de lagen gaan.

Deep Learning is toegepast op beeldherkenning, stemherkenning, videosynthese en ontdekking. Daarnaast wordt het toegepast op complexe creaties, zoals zelfrijdende auto’s, die Deep Learning-algoritmen gebruiken om obstakels te identificeren en er perfect omheen te navigeren.

Je moet een grote hoeveelheid gelabelde gegevens in het netwerk invoeren om een ​​Deep Learning-model te trainen. De gewichten en vooroordelen van de neuronen in het netwerk worden aangepast totdat het de output nauwkeurig kan voorspellen op basis van de nieuwe invoergegevens.

Verschil tussen neuraal netwerk en diep leren

Neural Network- en Deep Learning-modellen zijn subsets van Machine Learning . Ze zijn echter in veel opzichten verschillend.

Laag

Kunstmatige neurale netwerken bestaan ​​meestal uit invoerlagen, verborgen lagen en uitvoerlagen. Ondertussen omvatten Deep Learning-modellen verschillende lagen van kunstmatige neurale netwerken.

Begrenzing

Hoewel Deep Learning-modellen kunstmatige neurale netwerken omvatten, zijn het nog steeds afzonderlijke concepten. Toepassingen van kunstmatige neurale netwerken omvatten patroonherkenning, gezichten, automatische vertaling en reeksen.

Ondertussen kunt u Deep Learning-netwerken gebruiken voor klantrelatiebeheer, spraak- en taalverwerking, beeldherstel, enz.

Extraheer functies

Kunstmatige neurale netwerken vereisen menselijke tussenkomst, omdat ingenieurs handmatig de hiërarchie van functies moeten bepalen. Deep Learning-modellen kunnen echter automatisch de hiërarchie van functies bepalen met behulp van gelabelde datasets en ongestructureerde onbewerkte gegevens.

Efficiëntie

Kunstmatige neurale netwerken hebben minder tijd nodig om te trainen, maar hebben een lagere nauwkeurigheid in vergelijking met Deep Learning (Deep Learning is complexer). Bovendien is het ook bekend dat neurale netwerken taken slecht interpreteren, ondanks dat ze zeer snel worden voltooid.

Computationele bronnen

Deep Learning is een complex neuraal netwerk dat onbewerkte gegevens kan classificeren en interpreteren met weinig menselijke tussenkomst, maar waarvoor meer computerbronnen nodig zijn. Kunstmatige neurale netwerken zijn een eenvoudiger subset van machinaal leren, die kunnen worden getraind met behulp van kleine datasets met minder computerbronnen, maar hun vermogen om complexe gegevens te verwerken is beperkt.

Hoewel ze door elkaar worden gebruikt, zijn Neural Network en Deep Learning nog steeds verschillende concepten. Ze hebben verschillende trainingsmethoden en nauwkeurigheidsniveaus. Deep Learning-modellen zijn echter geavanceerder en produceren resultaten met grotere nauwkeurigheid, omdat ze zelfstandig kunnen leren met weinig menselijke tussenkomst.