Разница между нейронной сетью и глубоким обучением

В современном технологическом мире искусственный интеллект стал неотъемлемой частью повседневной жизни. Хотя некоторые люди используют нейронную сеть и глубокое обучение как взаимозаменяемые, их достижения, функции и приложения на самом деле различны.

Так что же такое нейронная сеть и модель глубокого обучения? Насколько они разные?

Что такое нейронная сеть?

Простой вид нейронной сети

Нейронная сеть, также известная как искусственная нейронная сеть, создана по образцу человеческого мозга. Он анализирует сложные данные, выполняет математические операции, ищет закономерности и использует собранную информацию для прогнозов и классификаций. И, как и мозг, нейронные сети искусственного интеллекта имеют базовую функциональную единицу, называемую нейроном. Эти нейроны, также известные как узлы, передают информацию внутри сети.

Базовая нейронная сеть имеет узлы, соединенные друг с другом во входном, скрытом и выходном слоях. Входной уровень обрабатывает и анализирует информацию перед отправкой ее на следующий уровень.

Скрытый слой получает данные из входного слоя или других скрытых слоев. Затем скрытый слой продолжает обрабатывать и анализировать данные, применяя набор операций для преобразования и извлечения соответствующих функций из входных данных.

Это выходной слой, который предоставляет окончательную информацию с использованием извлеченных функций. Этот слой может иметь один или несколько узлов, в зависимости от типа сбора данных. Для двоичной классификации на выходе будет узел, отображающий результат 1 или 0.

Существуют разные типы нейронных сетей ИИ.

1. Нейронная сеть с прямой связью

Нейронная сеть FeedForward, в основном используемая для распознавания лиц, передает информацию в одном направлении. Это означает, что каждый узел на одном уровне связан с каждым узлом на следующем уровне, при этом информация течет в одном направлении, пока не достигнет выходного узла. Это один из простейших типов искусственных нейронных сетей.

2. Рекуррентная нейронная сеть

Схема рекуррентной нейронной сети

Этот тип нейронной сети поддерживает теоретическое обучение. Рекуррентная нейронная сеть используется для последовательных данных, таких как естественный язык и аудио. Они также используются в приложениях преобразования текста в речь для Android и iPhone. И в отличие от нейронных сетей с прямой связью, которые обрабатывают информацию в одном направлении, рекуррентные нейронные сети используют данные от обрабатывающих нейронов и отправляют их обратно в сеть.

Этот вариант возврата важен, когда система делает неправильные прогнозы. Рекуррентная нейронная сеть может попытаться найти причину неточных результатов и соответствующим образом скорректировать ее.

3. Сверточная нейронная сеть

Традиционные нейронные сети были разработаны для обработки входных данных фиксированного размера, но сверточные нейронные сети (CNN) могут обрабатывать данные разных размеров. CNN идеально подходят для классификации визуальных данных, таких как изображения и видео с различным разрешением и соотношением сторон. Они также очень полезны для приложений распознавания изображений.

4. Деконволюционная нейронная сеть

Эта нейронная сеть также известна как транспонированная сверточная нейронная сеть и наоборот.

В сверточной нейронной сети входное изображение обрабатывается с помощью сверточных слоев для извлечения важных функций. Затем этот вывод обрабатывается через ряд связанных слоев, которые выполняют классификацию — присвоение имени или метки входному изображению на основе его особенностей. Это полезно для распознавания объектов и сегментации изображений.

Однако в деконволюционной нейронной сети карта объектов, которая ранее была выходными данными, станет входными данными. Эта карта объектов представляет собой трехмерный массив значений и не объединяется для формирования исходного изображения с повышенным пространственным разрешением.

5. Модульная нейронная сеть

Эта нейронная сеть объединяет взаимосвязанные модули, каждый из которых выполняет определенную подзадачу. Каждый модуль модульной сети состоит из заранее разработанной нейронной сети, которая решает подзадачу, такую ​​как распознавание речи или языковой перевод.

Модульная нейронная сеть адаптируема и полезна для обработки входных данных с самыми разными данными.

Что такое глубокое обучение?

Обзор многоуровневой диаграммы обучения иерархии объектов

Глубокое обучение, поджанр машинного обучения, предполагает обучение искусственных нейронных сетей автоматическому обучению и независимому росту без программирования.

Является ли глубокое обучение искусственным интеллектом? Ответ: да. Это движущая сила многих приложений искусственного интеллекта и сервисов автоматизации, помогающая пользователям выполнять задачи с минимальным вмешательством человека. ChatGPT — одно из тех приложений искусственного интеллекта, которое имеет ряд практических применений.

Между входным и выходным слоями глубокого обучения существует множество скрытых слоев. Это позволяет сети выполнять чрезвычайно сложные операции и непрерывно обучаться по мере прохождения данных через уровни.

Глубокое обучение применялось для распознавания изображений, распознавания голоса, синтеза видео и открытий. Кроме того, он применяется к сложным объектам, таким как беспилотные автомобили, которые используют алгоритмы глубокого обучения для выявления препятствий и идеального их обхода.

Для обучения модели глубокого обучения вам необходимо передать в сеть большой объем размеченных данных. Веса и смещения нейронов в сети корректируются до тех пор, пока она не сможет точно предсказать выходные данные с учетом новых входных данных.

Разница между нейронной сетью и глубоким обучением

Модели нейронной сети и глубокого обучения являются подмножествами машинного обучения . Однако они во многом отличаются.

Слой

Искусственные нейронные сети обычно состоят из входных слоев, скрытых слоев и выходных слоев. Между тем, модели глубокого обучения включают в себя несколько слоев искусственных нейронных сетей.

Лимит

Хотя модели глубокого обучения включают искусственные нейронные сети, они по-прежнему являются отдельными концепциями. Приложения искусственных нейронных сетей включают распознавание образов, лиц, машинный перевод и последовательности.

Между тем, вы можете использовать сети глубокого обучения для управления взаимоотношениями с клиентами, обработки речи и языка, восстановления изображений и т. д.

Извлечение функций

Искусственные нейронные сети требуют вмешательства человека, поскольку инженерам приходится вручную определять иерархию функций. Однако модели глубокого обучения могут автоматически определять иерархию объектов, используя помеченные наборы данных и неструктурированные необработанные данные.

Эффективность

Искусственные нейронные сети требуют меньше времени для обучения, но имеют меньшую точность по сравнению с глубоким обучением (глубокое обучение более сложное). Кроме того, известно, что нейронные сети плохо интерпретируют задачи, несмотря на то, что выполняют их очень быстро.

Вычислительные ресурсы

Глубокое обучение — это сложная нейронная сеть, которая может классифицировать и интерпретировать необработанные данные с минимальным вмешательством человека, но требует больше вычислительных ресурсов. Искусственные нейронные сети — это более простая разновидность машинного обучения, которую можно обучать с использованием небольших наборов данных с меньшим количеством вычислительных ресурсов, но их способность обрабатывать сложные данные ограничена.

Несмотря на то, что нейронная сеть и глубокое обучение используются взаимозаменяемо, они по-прежнему являются разными понятиями. У них разные методы обучения и уровни точности. Однако модели глубокого обучения являются более продвинутыми и дают результаты с большей точностью, поскольку они могут обучаться независимо с минимальным вмешательством человека.