ความแตกต่างระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก

ในโลกเทคโนโลยีปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวัน แม้ว่าบางคนจะใช้ Neural Network และ Deep Learning สลับกัน แต่ความก้าวหน้า คุณสมบัติ และแอปพลิเคชันของพวกเขาแตกต่างกันจริงๆ

แล้วโมเดล Neural Network และ Deep Learning คืออะไร? พวกเขาแตกต่างกันอย่างไร?

โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

มุมมองที่เรียบง่ายของโครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมหรือที่รู้จักในชื่อโครงข่ายประสาทเทียมนั้นจำลองมาจากสมองของมนุษย์ โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ดำเนินการทางคณิตศาสตร์ให้เสร็จสิ้น ค้นหารูปแบบ และใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อคาดการณ์และจำแนกประเภท และเช่นเดียวกับสมอง โครงข่ายประสาทเทียมของ AI มีหน่วยการทำงานพื้นฐานที่เรียกว่าเซลล์ประสาท เซลล์ประสาทเหล่านี้หรือที่เรียกว่าโหนด ส่งข้อมูลภายในเครือข่าย

โครงข่ายประสาทเทียมพื้นฐานมีโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันในเลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และเอาต์พุต เลเยอร์อินพุตจะประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลก่อนส่งไปยังเลเยอร์ถัดไป

เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะได้รับข้อมูลจากเลเยอร์อินพุตหรือเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่อื่นๆ จากนั้นเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลต่อไปโดยการใช้ชุดการดำเนินการเพื่อแปลงและแยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลที่ป้อน

นี่คือเลเยอร์เอาท์พุตที่ให้ข้อมูลสุดท้ายโดยใช้ฟีเจอร์ที่แยกออกมา เลเยอร์นี้สามารถมีได้หนึ่งโหนดขึ้นไป ขึ้นอยู่กับประเภทของการรวบรวมข้อมูล สำหรับการจำแนกประเภทไบนารี เอาต์พุตจะมีโหนดแสดงผล 1 หรือ 0

โครงข่ายประสาทเทียม AI มีหลายประเภท

1. โครงข่ายประสาทเทียม FeedForward

FeedForward Neural Network ซึ่งส่วนใหญ่ใช้สำหรับการจดจำใบหน้า จะส่งข้อมูลไปในทิศทางเดียว ซึ่งหมายความว่าทุกโหนดในเลเยอร์หนึ่งเชื่อมโยงกับทุกโหนดในเลเยอร์ถัดไป โดยข้อมูลจะไหลไปทางเดียวจนกระทั่งถึงโหนดเอาต์พุต นี่เป็นหนึ่งในโครงข่ายประสาทเทียมประเภทที่ง่ายที่สุด

2. โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ

แผนภาพของโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ

Neural Network ประเภทนี้รองรับการเรียนรู้เชิงทฤษฎี Recurrent Neural Network ใช้สำหรับข้อมูลตามลำดับ เช่น ภาษาธรรมชาติและเสียง นอกจากนี้ยังใช้สำหรับแอปพลิเคชันแปลงข้อความเป็นคำพูดสำหรับ Android และ iPhone และแตกต่างจาก Feedforward Neural Networks ที่ประมวลผลข้อมูลในทิศทางเดียว Recurrent Neural Networks ใช้ข้อมูลจากการประมวลผลเซลล์ประสาทและส่งกลับเข้าสู่เครือข่าย

ตัวเลือกการส่งคืนนี้มีความสำคัญเมื่อระบบคาดการณ์ผิด Recurrent Neural Network สามารถพยายามค้นหาสาเหตุของผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและปรับเปลี่ยนตามความเหมาะสม

3. โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional

โครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิมได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลอินพุตที่มีขนาดคงที่ แต่โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional (CNN) สามารถประมวลผลข้อมูลที่มีขนาดแตกต่างกันได้ CNN เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดประเภทข้อมูลภาพ เช่น รูปภาพและวิดีโอที่มีความละเอียดและอัตราส่วนภาพต่างกัน ยังมีประโยชน์มากสำหรับแอปพลิเคชันการจดจำรูปภาพอีกด้วย

4. โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Deconvolutional

โครงข่ายประสาทเทียมนี้เรียกอีกอย่างว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบขนย้าย (Transposed Convolutional Neural Network) และในทางกลับกันกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional

ใน Convolutional Neural Network รูปภาพอินพุตจะถูกประมวลผลผ่านเลเยอร์ Convolutional เพื่อดึงคุณสมบัติที่สำคัญออกมา จากนั้นเอาต์พุตนี้จะถูกประมวลผลผ่านชุดของเลเยอร์ที่เชื่อมต่อกัน ซึ่งดำเนินการจัดหมวดหมู่ โดยกำหนดชื่อหรือป้ายกำกับให้กับรูปภาพอินพุตตามคุณลักษณะของภาพ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการจดจำวัตถุและการแบ่งส่วนรูปภาพ

อย่างไรก็ตาม ใน Deconvolutional Neural Network แผนผังคุณลักษณะที่เคยเป็นเอาต์พุตจะกลายเป็นอินพุต แผนที่คุณลักษณะนี้เป็นอาร์เรย์ของค่าสามมิติและไม่ได้รวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างภาพต้นฉบับที่มีความละเอียดเชิงพื้นที่เพิ่มขึ้น

5. โครงข่ายประสาทเทียมแบบโมดูลาร์

โครงข่ายประสาทเทียมนี้รวมโมดูลที่เชื่อมต่อถึงกัน ซึ่งแต่ละโมดูลทำหน้าที่ย่อยเฉพาะ แต่ละโมดูลในเครือข่ายโมดูลาร์ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบไว้ล่วงหน้าซึ่งแก้ไขงานย่อย เช่น การรู้จำเสียงหรือการแปลภาษา

Modular Neural Network สามารถปรับเปลี่ยนได้และมีประโยชน์สำหรับการประมวลผลอินพุตที่มีข้อมูลที่แตกต่างกันมาก

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

ภาพรวมของแผนภาพการเรียนรู้แบบชั้นของลำดับชั้นของคุณลักษณะ

Deep Learning ซึ่งเป็นประเภทย่อยของ Machine Learning เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้และเติบโตโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมให้ทำเช่นนั้น

ปัญญาประดิษฐ์ Deep Learning คืออะไร? คำตอบคือใช่ เป็นแรงผลักดันเบื้องหลังแอปพลิเคชัน AI และบริการอัตโนมัติจำนวนมาก ช่วยให้ผู้ใช้ดำเนินงานโดยอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย ChatGPTเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่น AI ที่มีแอปพลิเคชั่นที่ใช้งานได้จริง

มีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่มากมายระหว่างเลเยอร์อินพุตและเอาต์พุตของ Deep Learning ซึ่งช่วยให้เครือข่ายสามารถดำเนินการที่ซับซ้อนอย่างยิ่ง และเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเมื่อข้อมูลส่งผ่านเลเยอร์ต่างๆ

การเรียนรู้เชิงลึกถูกนำไปใช้กับการจดจำรูปภาพ การจดจำเสียง การสังเคราะห์วิดีโอ และการค้นพบ นอกจากนี้ยังนำไปใช้กับการสร้างสรรค์ที่ซับซ้อน เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ซึ่งใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุอุปสรรคและนำทางไปรอบๆ ได้อย่างสมบูรณ์แบบ

คุณต้องป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเข้าไปในเครือข่ายเพื่อฝึกโมเดล Deep Learning น้ำหนักและอคติของเซลล์ประสาทในเครือข่ายจะถูกปรับจนกว่าจะสามารถทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลอินพุตใหม่ได้อย่างแม่นยำ

ความแตกต่างระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก

โมเดล Neural Network และ Deep Learning เป็นส่วนย่อยของMachine Learning อย่างไรก็ตามมีความแตกต่างกันหลายประการ

ชั้น

โครงข่ายประสาทเทียมมักประกอบด้วยเลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และเลเยอร์เอาท์พุต ในขณะเดียวกัน โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกก็ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น

ขีดจำกัด

แม้ว่าโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะรวมโครงข่ายประสาทเทียมเข้าด้วยกัน แต่ก็ยังมีแนวคิดที่แยกจากกัน การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม ได้แก่ การจดจำรูปแบบ ใบหน้า การแปลด้วยเครื่อง และลำดับ

ในขณะเดียวกัน คุณสามารถใช้เครือข่าย Deep Learning เพื่อการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ การประมวลผลคำพูดและภาษา การฟื้นฟูรูปภาพ ฯลฯ

แยกคุณสมบัติ

โครงข่ายประสาทเทียมจำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ เนื่องจากวิศวกรจะต้องกำหนดลำดับชั้นของฟีเจอร์ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถกำหนดลำดับชั้นของฟีเจอร์ได้โดยอัตโนมัติโดยใช้ชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้าง

ประสิทธิภาพ

โครงข่ายประสาทเทียมใช้เวลาฝึกฝนน้อยกว่า แต่มีความแม่นยำน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการเรียนรู้เชิงลึก (การเรียนรู้เชิงลึกมีความซับซ้อนมากกว่า) นอกจากนี้ Neural Networks ยังตีความงานได้ไม่ดีแม้จะทำงานเสร็จเร็วมากก็ตาม

ทรัพยากรการคำนวณ

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนซึ่งสามารถจำแนกและตีความข้อมูลดิบโดยอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย แต่ต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณมากขึ้น โครงข่ายประสาทเทียมเป็นชุดย่อยของ Machine Learning ที่ง่ายกว่า ซึ่งสามารถฝึกได้โดยใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีทรัพยากรในการคำนวณน้อยกว่า แต่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน มีจำนวนจำกัด

แม้ว่าจะใช้แทนกันได้ แต่ Neural Network และ Deep Learning ก็ยังคงแนวคิดที่แตกต่างกัน พวกเขามีวิธีการฝึกอบรมและระดับความแม่นยำที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกนั้นมีความก้าวหน้ากว่าและให้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำมากกว่า เนื่องจากสามารถเรียนรู้ได้อย่างอิสระโดยอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย