神經網路和深度學習的區別

在當今的科技世界中，人工智慧已成為日常生活中不可或缺的一部分。儘管有些人交替使用神經網路和深度學習，但它們的進步、功能和應用實際上是不同的。

那什麼是神經網路和深度學習模型呢？它們有何不同？

什麼是神經網路？

神經網路的簡單視圖

神經網絡，也稱為人工神經網絡，是模仿人腦而設計的。它分析複雜的數據，完成數學運算，尋找模式，並使用收集到的資訊進行預測和分類。就像大腦一樣，人工智慧神經網路有一個稱為神經元的基本功能單元。這些神經元也稱為節點，在網路內傳遞訊息。

基本的神經網路在輸入層、隱藏層和輸出層中具有相互連接的節點。輸入層在將資訊傳送到下一層之前進行處理和分析。

隱藏層從輸入層或其他隱藏層接收資料。然後，隱藏層透過應用一組操作來轉換並從輸入資料中提取相關特徵，從而繼續處理和分析資料。

這是使用提取的特徵提供最終資訊的輸出層。這一層可以有一個或多個節點，這取決於資料收集的類型。對於二元分類，輸出將有一個顯示結果 1 或 0 的節點。

人工智慧神經網路有不同類型。

1.前饋神經網絡

前饋神經網路主要用於臉部識別，單向傳輸訊息。這意味著一層中的每個節點都連結到下一層中的每個節點，資訊單向流動，直到到達輸出節點。這是最簡單的人工神經網路類型之一。

2.循環神經網絡

循環神經網路圖

這種類型的神經網路支持理論學習。遞歸神經網路用於序列數據，例如自然語言和音頻。它們也用於 Android 和 iPhone 的文字轉語音應用程式。與單向處理訊息的前饋神經網路不同，循環神經網路使用來自處理神經元的資料並將其發送回網路。

當系統做出錯誤的預測時，此返回選項非常重要。循環神經網路可以嘗試找出結果不準確的原因並進行相應調整。

3. 卷積神經網絡

傳統神經網路被設計用於處理固定大小的輸入，但卷積神經網路 (CNN) 可以處理不同大小的資料。CNN 非常適合對視覺資料進行分類，例如不同解析度和長寬比的影像和影片。它們對於圖像識別應用也非常有用。

4. 反捲積神經網絡

此神經網路也稱為轉置卷積神經網絡，反之亦然。

在卷積神經網路中，輸入影像透過卷積層進行處理以提取重要特徵。然後透過一系列連接層處理該輸出，這些層執行分類 - 根據輸入影像的特徵為其分配名稱或標籤。這對於對象識別和圖像分割很有用。

然而，在反捲積神經網路中，先前作為輸出的特徵圖將成為輸入。此特徵圖是一個三維值數組，不會合併形成空間解析度增加的原始影像。

5. 模組化神經網絡

此神經網路結合了互連的模組，每個模組執行特定的子任務。模組化網路中的每個模組都由預先設計的神經網路組成，用於解決語音辨識或語言翻譯等子任務。

模組化神經網路對於處理具有不同資料的輸入具有適應性和有用性。

什麼是深度學習？

特徵層次的分層學習圖概述

深度學習是機器學習的一個子類型，涉及訓練人工神經網路自動學習和獨立成長，而無需進行程式設計。

深度學習是人工智慧嗎？答案是肯定的。它是許多人工智慧應用和自動化服務背後的驅動力，幫助用戶在很少人工幹預的情況下執行任務。ChatGPT是具有一些實際應用的人工智慧應用程式之一。

深度學習的輸入層和輸出層之間有許多隱藏層。這使得網路能夠執行極其複雜的操作，並在資料通過各層時不斷學習。

深度學習已應用於影像辨識、語音辨識、視訊合成和發現。此外，它還應用於複雜的創作，例如自動駕駛汽車，它使用深度學習演算法來識別障礙物並完美地繞過它們。

您必須將大量標記資料輸入網路才能訓練深度學習模型。調整網路中神經元的權重和偏差，直到它能夠在給定新輸入資料的情況下準確預測輸出。

神經網路和深度學習的區別

神經網路和深度學習模型是機器學習的子集。然而，它們在許多方面都有所不同。

層

人工神經網路通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成。同時，深度學習模型包括多層人工神經網路。

限制

儘管深度學習模型包含人工神經網絡，但它們仍然是獨立的概念。人工神經網路的應用包括模式辨識、人臉、機器翻譯和序列。

同時，您可以使用深度學習網路進行客戶關係管理、語音和語言處理、影像復原等。

提取特徵

人工神經網路需要人工幹預，因為工程師必須手動確定特徵的層次結構。然而，深度學習模型可以使用標記資料集和非結構化原始資料自動確定特徵的層次結構。

效率

與深度學習相比，人工神經網路的訓練時間較短，但準確性較低（深度學習較複雜）。此外，儘管神經網路能夠很快完成任務，但它對任務的解釋卻很差。

計算資源

深度學習是一種複雜的神經網絡，可以在很少的人工幹預下對原始數據進行分類和解釋，但需要更多的計算資源。人工神經網路是機器學習的一個更簡單的子集，可以使用計算資源較少的小型資料集進行訓練，但它們處理複雜資料的能力是有限的。

儘管可以互換使用，神經網路和深度學習仍然是不同的概念。他們有不同的訓練方法和準確性水平。然而，深度學習模型更先進，產生的結果更準確，因為它們可以獨立學習，幾乎不需要人工幹預。