Różnica między siecią neuronową a głębokim uczeniem się

W dzisiejszym technologicznym świecie sztuczna inteligencja stała się nieodzowną częścią codziennego życia. Chociaż niektórzy ludzie używają sieci neuronowej i głębokiego uczenia się zamiennie, ich postępy, funkcje i aplikacje są w rzeczywistości różne.

Czym zatem jest model sieci neuronowej i głębokiego uczenia się? Czym się różnią?

Co to jest sieć neuronowa?

Prosty widok sieci neuronowej

Sieć neuronowa, znana również jako sztuczna sieć neuronowa, jest wzorowana na ludzkim mózgu. Analizuje złożone dane, wykonuje operacje matematyczne, szuka wzorców i wykorzystuje zebrane informacje do przewidywania i klasyfikacji. I podobnie jak mózg, sieci neuronowe AI mają podstawową jednostkę funkcjonalną zwaną neuronem. Neurony te, zwane również węzłami, przesyłają informacje w sieci.

Podstawowa sieć neuronowa ma węzły połączone ze sobą w warstwach wejściowych, ukrytych i wyjściowych. Warstwa wejściowa przetwarza i analizuje informacje przed przesłaniem ich do następnej warstwy.

Warstwa ukryta otrzymuje dane z warstwy wejściowej lub innych warstw ukrytych. Następnie warstwa ukryta kontynuuje przetwarzanie i analizę danych, stosując zestaw operacji w celu przekształcenia i wyodrębnienia odpowiednich cech z danych wejściowych.

Jest to warstwa wyjściowa, która dostarcza ostatecznych informacji przy użyciu wyodrębnionych funkcji. Warstwa ta może mieć jeden lub więcej węzłów, w zależności od rodzaju gromadzenia danych. W przypadku klasyfikacji binarnej wyjście będzie miało węzeł wyświetlający wynik 1 lub 0.

Istnieją różne typy sieci neuronowych AI.

1. Sieć neuronowa FeedForward

Sieć neuronowa FeedForward, wykorzystywana głównie do rozpoznawania twarzy, przesyła informacje w jednym kierunku. Oznacza to, że każdy węzeł w jednej warstwie jest połączony z każdym węzłem w następnej warstwie, a informacje przepływają w jedną stronę, aż dotrą do węzła wyjściowego. Jest to jeden z najprostszych typów sztucznych sieci neuronowych.

2. Rekurencyjna sieć neuronowa

Schemat rekurencyjnej sieci neuronowej

Ten typ sieci neuronowej wspiera naukę teoretyczną. Rekurencyjna sieć neuronowa jest używana do danych sekwencyjnych, takich jak język naturalny i dźwięk. Są one również wykorzystywane w aplikacjach zamiany tekstu na mowę dla systemów Android i iPhone. W przeciwieństwie do sieci neuronowych ze sprzężeniem zwrotnym, które przetwarzają informacje w jednym kierunku, sieci neuronowe rekurencyjne wykorzystują dane z przetwarzających neuronów i wysyłają je z powrotem do sieci.

Ta opcja zwrotu jest ważna, gdy system dokonuje błędnych prognoz. Nawracająca sieć neuronowa może próbować znaleźć przyczynę niedokładnych wyników i odpowiednio ją dostosować.

3. Konwolucyjna sieć neuronowa

Tradycyjne sieci neuronowe zostały zaprojektowane do przetwarzania danych wejściowych o stałym rozmiarze, ale konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) mogą przetwarzać dane o różnych rozmiarach. Sieci CNN idealnie nadają się do klasyfikowania danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy o różnych rozdzielczościach i proporcjach. Są również bardzo przydatne w aplikacjach do rozpoznawania obrazów.

4. Dekonwolucyjna sieć neuronowa

Ta sieć neuronowa jest również znana jako transponowana splotowa sieć neuronowa i odwrotnie, z konwolucyjną siecią neuronową.

W konwolucyjnej sieci neuronowej obraz wejściowy jest przetwarzany przez warstwy splotowe w celu wyodrębnienia ważnych cech. Dane wyjściowe są następnie przetwarzane przez szereg połączonych warstw, które dokonują klasyfikacji – przypisując nazwę lub etykietę obrazowi wejściowemu na podstawie jego cech. Jest to przydatne do rozpoznawania obiektów i segmentacji obrazu.

Jednak w dekonwolucyjnej sieci neuronowej mapa cech, która wcześniej była danymi wyjściowymi, stanie się danymi wejściowymi. Ta mapa obiektów jest trójwymiarową tablicą wartości i nie jest łączona w celu utworzenia oryginalnego obrazu o zwiększonej rozdzielczości przestrzennej.

5. Modułowa sieć neuronowa

Ta sieć neuronowa łączy ze sobą połączone moduły, z których każdy wykonuje określone podzadanie. Każdy moduł w sieci modułowej składa się z wcześniej zaprojektowanej sieci neuronowej, która rozwiązuje podzadanie, takie jak rozpoznawanie mowy lub tłumaczenie języka.

Modularna sieć neuronowa jest elastyczna i przydatna do przetwarzania danych wejściowych z bardzo różnymi danymi.

Co to jest głębokie uczenie się?

Omówienie warstwowego diagramu uczenia się hierarchii funkcji

Deep Learning, podgatunek uczenia maszynowego, polega na szkoleniu sztucznych sieci neuronowych, aby automatycznie uczyły się i rozwijały niezależnie, bez konieczności programowania.

Czy Deep Learning to sztuczna inteligencja? Odpowiedź brzmi tak. Jest siłą napędową wielu aplikacji AI i usług automatyzacji, pomagając użytkownikom wykonywać zadania przy niewielkiej interwencji człowieka. ChatGPT to jedna z tych aplikacji AI, która ma pewne praktyczne zastosowania.

Istnieje wiele warstw ukrytych pomiędzy warstwą wejściową i wyjściową głębokiego uczenia się. Dzięki temu sieć może wykonywać niezwykle złożone operacje i stale się uczyć, gdy dane przechodzą przez warstwy.

Głębokie uczenie zostało zastosowane do rozpoznawania obrazów, rozpoznawania głosu, syntezy wideo i odkrywania. Dodatkowo znajduje zastosowanie w skomplikowanych kreacjach, takich jak samochody autonomiczne, które wykorzystują algorytmy Deep Learning do identyfikowania przeszkód i doskonałego poruszania się po nich.

Aby wytrenować model głębokiego uczenia się, należy wprowadzić do sieci dużą ilość oznakowanych danych. Wagi i odchylenia neuronów w sieci są dostosowywane do momentu, aż będzie można dokładnie przewidzieć wynik na podstawie nowych danych wejściowych.

Różnica między siecią neuronową a głębokim uczeniem się

Modele sieci neuronowej i głębokiego uczenia się są podzbiorami uczenia maszynowego . Różnią się jednak pod wieloma względami.

Warstwa

Sztuczne sieci neuronowe składają się zwykle z warstw wejściowych, warstw ukrytych i warstw wyjściowych. Tymczasem modele Deep Learning obejmują kilka warstw sztucznych sieci neuronowych.

Limit

Chociaż modele Deep Learning obejmują sztuczne sieci neuronowe, są to nadal odrębne koncepcje. Zastosowania sztucznych sieci neuronowych obejmują rozpoznawanie wzorców, twarze, tłumaczenie maszynowe i sekwencje.

Tymczasem możesz używać sieci Deep Learning do zarządzania relacjami z klientami, przetwarzania mowy i języka, przywracania obrazu itp.

Wyodrębnij funkcje

Sztuczne sieci neuronowe wymagają interwencji człowieka, ponieważ inżynierowie muszą ręcznie określić hierarchię funkcji. Jednak modele Deep Learning mogą automatycznie określać hierarchię funkcji przy użyciu oznakowanych zestawów danych i nieustrukturyzowanych danych surowych.

Efektywność

Sztuczne sieci neuronowe wymagają mniej czasu na uczenie się, ale mają mniejszą dokładność w porównaniu do głębokiego uczenia się (głębokie uczenie się jest bardziej złożone). Ponadto wiadomo, że sieci neuronowe źle interpretują zadania, mimo że wykonują je bardzo szybko.

Zasoby obliczeniowe

Deep Learning to złożona sieć neuronowa, która może klasyfikować i interpretować surowe dane przy niewielkiej interwencji człowieka, ale wymaga większych zasobów obliczeniowych. Sztuczne sieci neuronowe stanowią prostszy podzbiór uczenia maszynowego, który można trenować przy użyciu małych zbiorów danych przy mniejszych zasobach obliczeniowych, ale ich zdolność do przetwarzania złożonych danych jest ograniczona.

Chociaż używane zamiennie, sieć neuronowa i głębokie uczenie się to wciąż różne pojęcia. Mają różne metody szkolenia i poziomy dokładności. Jednak modele głębokiego uczenia się są bardziej zaawansowane i dają wyniki z większą dokładnością, ponieważ mogą uczyć się niezależnie przy niewielkiej interwencji człowieka.