Η βασική διαφορά μεταξύ νευρωνικού δικτύου και βαθιάς μάθησης είναι ότι το νευρωνικό δίκτυο λειτουργεί παρόμοια με τους νευρώνες στον ανθρώπινο εγκέφαλο για να εκτελεί διάφορες εργασίες υπολογισμού πιο γρήγορα, ενώ η βαθιά μάθηση είναι ένας ειδικός τύπος μηχανικής μάθησης που μιμείται τη μαθησιακή προσέγγιση που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι για να αποκτήστε γνώσεις.
Το νευρωνικό δίκτυο βοηθά στη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Από την άλλη πλευρά, η βαθιά μάθηση είναι μέρος της μηχανικής μάθησης. Βοηθά στην ανάπτυξη της αναγνώρισης ομιλίας, της αναγνώρισης εικόνας, της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, των συστημάτων συστάσεων, της βιοπληροφορικής και πολλών άλλων. Το νευρωνικό δίκτυο είναι μια μέθοδος για την εφαρμογή βαθιάς μάθησης.
Τι είναι το νευρωνικό δίκτυο;
Οι βιολογικοί νευρώνες είναι η έμπνευση για τα νευρωνικά δίκτυα. Υπάρχουν εκατομμύρια νευρώνες στον ανθρώπινο εγκέφαλο και η διαδικασία πληροφοριών από τον έναν νευρώνα στον άλλο. Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούν αυτό το σενάριο. Δημιουργούν ένα μοντέλο υπολογιστή παρόμοιο με έναν εγκέφαλο. Μπορεί να εκτελέσει σύνθετες υπολογιστικές εργασίες πιο γρήγορα από ένα συνηθισμένο σύστημα.
Εικόνα 01: Διάγραμμα μπλοκ νευρωνικού δικτύου
Σε ένα νευρωνικό δίκτυο, οι κόμβοι συνδέονται μεταξύ τους. Κάθε σύνδεση έχει ένα βάρος. Όταν οι είσοδοι στους κόμβους είναι x1, x2, x3, … και τα αντίστοιχα βάρη είναι w1, w2, w3, … τότε η καθαρή είσοδος (y) είναι, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Μετά την εφαρμογή της καθαρής εισόδου στη συνάρτηση ενεργοποίησης, δίνει την έξοδο. Η συνάρτηση ενεργοποίησης μπορεί να είναι γραμμική ή σιγμοειδής συνάρτηση.
Y=F(y)
Εάν αυτή η έξοδος είναι διαφορετική από την επιθυμητή έξοδο, το βάρος ρυθμίζεται ξανά και αυτή η διαδικασία συνεχίζεται μέχρι να επιτευχθεί η επιθυμητή έξοδος. Αυτό το βάρος ενημέρωσης συμβαίνει σύμφωνα με τον αλγόριθμο backpropagation.
Υπάρχουν δύο τοπολογίες νευρωνικών δικτύων που ονομάζονται feedforward και feedback. Τα δίκτυα ανάδρασης δεν έχουν βρόχο ανάδρασης. Με άλλα λόγια, τα σήματα ρέουν μόνο από την είσοδο στην έξοδο. Τα δίκτυα τροφοδοσίας χωρίζονται περαιτέρω σε ένα μόνο επίπεδο και σε πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα.
Τύποι δικτύου
Στα δίκτυα ενός επιπέδου, το επίπεδο εισόδου συνδέεται με το επίπεδο εξόδου. Το πολυεπίπεδο νευρωνικό δίκτυο έχει περισσότερα επίπεδα μεταξύ του στρώματος εισόδου και του στρώματος εξόδου. Αυτά τα επίπεδα ονομάζονται κρυφά επίπεδα. Ο άλλος τύπος δικτύου που είναι τα δίκτυα ανάδρασης έχουν διαδρομές ανάδρασης. Επιπλέον, υπάρχει δυνατότητα διαβίβασης πληροφοριών και στις δύο πλευρές.
Εικόνα 02: Πολυεπίπεδο νευρωνικό δίκτυο
Ένα νευρωνικό δίκτυο μαθαίνει τροποποιώντας τα βάρη της σύνδεσης μεταξύ των κόμβων. Υπάρχουν τρεις τύποι μάθησης, όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μάθηση χωρίς επίβλεψη και η ενισχυτική μάθηση. Στην εποπτευόμενη μάθηση, το δίκτυο θα παρέχει ένα διάνυσμα εξόδου σύμφωνα με το διάνυσμα εισόδου. Αυτό το διάνυσμα εξόδου συγκρίνεται με το επιθυμητό διάνυσμα εξόδου. Εάν υπάρχει διαφορά, τα βάρη θα τροποποιηθούν. Αυτή η διαδικασία συνεχίζεται έως ότου η πραγματική έξοδος ταιριάζει με την επιθυμητή έξοδο.
Σε μάθηση χωρίς επίβλεψη, το δίκτυο προσδιορίζει από μόνο του τα μοτίβα και τα χαρακτηριστικά από τα δεδομένα εισόδου και τη σχέση για τα δεδομένα εισόδου. Σε αυτήν την εκμάθηση, διανύσματα εισόδου παρόμοιων τύπων συνδυάζονται για να δημιουργήσουν συστάδες. Όταν το δίκτυο λάβει ένα νέο μοτίβο εισόδου, θα δώσει την έξοδο που καθορίζει την κλάση στην οποία ανήκει αυτό το μοτίβο εισόδου. Η ενισχυτική μάθηση δέχεται κάποια ανατροφοδότηση από το περιβάλλον. Στη συνέχεια το δίκτυο αλλάζει τα βάρη. Αυτές είναι οι μέθοδοι εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου. Συνολικά, τα νευρωνικά δίκτυα βοηθούν στην επίλυση διαφόρων προβλημάτων αναγνώρισης προτύπων.
Τι είναι το Deep Learning;
Πριν από τη βαθιά εκμάθηση, είναι σημαντικό να συζητήσετε τη μηχανική εκμάθηση. Δίνει τη δυνατότητα σε έναν υπολογιστή να μαθαίνει χωρίς ρητά προγραμματισμένο. Με άλλα λόγια, βοηθά στη δημιουργία αλγορίθμων αυτομάθησης για την ανάλυση δεδομένων και την αναγνώριση προτύπων για τη λήψη αποφάσεων. Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί στη γενική μηχανική εκμάθηση. Πρώτον, είναι δύσκολο να εργαστείτε με δεδομένα υψηλών διαστάσεων ή εξαιρετικά μεγάλο σύνολο εισόδων και εξόδων. Μπορεί επίσης να είναι δύσκολο να κάνετε εξαγωγή χαρακτηριστικών.
Η βαθιά εκμάθηση επιλύει αυτά τα ζητήματα. Είναι ένας ειδικός τύπος μηχανικής μάθησης. Βοηθά στη δημιουργία αλγορίθμων μάθησης που μπορούν να λειτουργούν παρόμοια με τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα και τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα είναι μερικές αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης. Ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο είναι ένα νευρωνικό δίκτυο με πολλαπλά κρυφά επίπεδα. Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούν τη μνήμη για την επεξεργασία ακολουθιών εισόδων.
Ποια είναι η διαφορά ανάμεσα στο νευρωνικό δίκτυο και τη βαθιά μάθηση;
Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα σύστημα που λειτουργεί παρόμοια με τους νευρώνες στον ανθρώπινο εγκέφαλο για να εκτελεί διάφορες εργασίες υπολογισμού πιο γρήγορα. Η βαθιά μάθηση είναι ένας ειδικός τύπος μηχανικής μάθησης που μιμείται τη μαθησιακή προσέγγιση που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι για να αποκτήσουν γνώση. Το νευρωνικό δίκτυο είναι μια μέθοδος για την επίτευξη βαθιάς μάθησης. Από την άλλη πλευρά, το Deep Leaning είναι μια ειδική μορφή Machine Leaning. Αυτή είναι η κύρια διαφορά μεταξύ νευρωνικού δικτύου και βαθιάς μάθησης
Σύνοψη – Νευρωνικό δίκτυο εναντίον Deep Learning
Η διαφορά μεταξύ νευρωνικού δικτύου και βαθιάς μάθησης είναι ότι το νευρωνικό δίκτυο λειτουργεί παρόμοια με τους νευρώνες στον ανθρώπινο εγκέφαλο για να εκτελεί διάφορες υπολογιστικές εργασίες πιο γρήγορα, ενώ η βαθιά μάθηση είναι ένας ειδικός τύπος μηχανικής μάθησης που μιμείται τη μαθησιακή προσέγγιση που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι για να αποκτήσουν η γνώση.
