Ključna razlika med nevronsko mrežo in globokim učenjem je v tem, da nevronska mreža deluje podobno kot nevroni v človeških možganih za hitrejše izvajanje različnih računskih nalog, medtem ko je globoko učenje posebna vrsta strojnega učenja, ki posnema učni pristop, ki ga ljudje uporabljajo za pridobivanje znanja.
Nevronska mreža pomaga graditi napovedne modele za reševanje kompleksnih problemov. Po drugi strani pa je globoko učenje del strojnega učenja. Pomaga pri razvoju prepoznavanja govora, prepoznavanja slik, obdelave naravnega jezika, priporočilnih sistemov, bioinformatike in mnogih drugih. Nevronska mreža je metoda za izvajanje globokega učenja.
Kaj je nevronska mreža?
Biološki nevroni so navdih za nevronske mreže. V človeških možganih je na milijone nevronov in informacije se prenašajo od enega nevrona do drugega. Nevronske mreže uporabljajo ta scenarij. Ustvarijo računalniški model, podoben možganom. Izvaja lahko kompleksne računske naloge hitreje kot običajni sistem.
Slika 01: Blokovni diagram nevronske mreže
V nevronski mreži se vozlišča povezujejo med seboj. Vsaka povezava ima težo. Ko so vhodi v vozlišča x1, x2, x3, … in so ustrezne uteži w1, w2, w3, … potem je neto vnos (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Po uporabi neto vnosa za aktivacijsko funkcijo, ta poda izhod. Aktivacijska funkcija je lahko linearna ali sigmoidna.
Y=F(y)
Če se ta izhod razlikuje od želenega izhoda, se teža ponovno prilagodi in ta postopek se nadaljuje, dokler ne dosežemo želenega izhoda. Ta utež posodabljanja se zgodi v skladu z algoritmom povratnega širjenja.
Obstajata dve topologiji nevronskih mrež, imenovani posredovanje in povratna informacija. Napredna omrežja nimajo povratne zanke. Z drugimi besedami, signali tečejo samo od vhoda do izhoda. Napovedna omrežja se nadalje delijo na enoslojne in večplastne nevronske mreže.
Vrste omrežij
V enoplastnih omrežjih se vhodna plast poveže z izhodno plastjo. Večslojna nevronska mreža ima več plasti med vhodno in izhodno plastjo. Te plasti se imenujejo skrite plasti. Druga vrsta omrežja, ki so omrežja s povratnimi informacijami, imajo povratne poti. Poleg tega obstaja možnost posredovanja informacij obema stranema.
Slika 02: Večplastna nevronska mreža
Nevronska mreža se uči s spreminjanjem uteži povezave med vozlišči. Obstajajo tri vrste učenja, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje s krepitvijo. Pri nadzorovanem učenju bo omrežje zagotovilo izhodni vektor glede na vhodni vektor. Ta izhodni vektor se primerja z želenim izhodnim vektorjem. Če obstaja razlika, se bodo uteži spremenile. Ti procesi se nadaljujejo, dokler se dejanski izhod ne ujema z želenim izhodom.
Pri nenadzorovanem učenju omrežje samo identificira vzorce in funkcije iz vhodnih podatkov in relacije za vhodne podatke. Pri tem učenju se vhodni vektorji podobnih tipov združijo, da ustvarijo gruče. Ko omrežje dobi nov vhodni vzorec, bo podalo izhod, ki določa razred, ki mu ta vhodni vzorec pripada. Učenje s krepitvijo sprejme nekaj povratnih informacij iz okolja. Nato omrežje spremeni uteži. To so metode za usposabljanje nevronske mreže. Na splošno nevronske mreže pomagajo rešiti različne težave pri prepoznavanju vzorcev.
Kaj je poglobljeno učenje?
Pred poglobljenim učenjem je pomembno razpravljati o strojnem učenju. Računalniku omogoča učenje brez izrecnega programiranja. Z drugimi besedami, pomaga ustvariti samoučeče se algoritme za analizo podatkov in prepoznavanje vzorcev za sprejemanje odločitev. Vendar pa obstajajo nekatere omejitve splošnega strojnega učenja. Prvič, težko je delati z visokodimenzionalnimi podatki ali izjemno velikim naborom vhodov in izhodov. Morda bo tudi težko izvesti ekstrakcijo funkcij.
Poglobljeno učenje rešuje te težave. Gre za posebno vrsto strojnega učenja. Pomaga graditi učne algoritme, ki lahko delujejo podobno kot človeški možgani. Globoke nevronske mreže in ponavljajoče se nevronske mreže so nekatere arhitekture globokega učenja. Globoka nevronska mreža je nevronska mreža z več skritimi plastmi. Ponavljajoče se nevronske mreže uporabljajo pomnilnik za obdelavo zaporedij vnosov.
Kakšna je razlika med nevronsko mrežo in globokim učenjem?
Nevronska mreža je sistem, ki deluje podobno kot nevroni v človeških možganih za hitrejše izvajanje različnih računskih nalog. Globoko učenje je posebna vrsta strojnega učenja, ki posnema učni pristop, ki ga ljudje uporabljajo za pridobivanje znanja. Nevronska mreža je metoda za doseganje globokega učenja. Po drugi strani pa je Deep Leaning posebna oblika strojnega nagiba. To je glavna razlika med nevronsko mrežo in globokim učenjem
Povzetek – Nevronska mreža proti globokemu učenju
Razlika med nevronsko mrežo in globokim učenjem je v tem, da nevronska mreža deluje podobno kot nevroni v človeških možganih za hitrejše izvajanje različnih računskih nalog, medtem ko je globoko učenje posebna vrsta strojnega učenja, ki posnema učni pristop, ki ga ljudje uporabljajo za pridobivanje znanja.
