Diep leer vs neurale netwerke

Daar is baie verskillende konsepte en tegnieke wat die velde van kunsmatige intelligensie (KI) en masjienleer (ML) uitmaak. Twee sulke konsepte is diep leer en neurale netwerke.

Kom ons definieer elkeen behoorlik voordat ons dieper duik: 

• Diep leer: 'n Subset van masjienleer, diep leer elimineer sommige van die datavoorverwerking wat gewoonlik by ML betrokke is. Diep leer algoritmes kan ongestruktureerde data verwerk, en eenvoudig gestel, dit is 'n manier om voorspellende analise te outomatiseer.

• Neurale netwerke: Neurale netwerke is ook 'n subset van masjienleer en is fundamenteel vir diepleeralgoritmes. Geïnspireer deur die menslike brein, is hulle saamgestel uit verskeie lae wat staatmaak op opleidingsdata om hul akkuraatheid oor tyd te verbeter. 

Wat is Deep Learning?

Diep leer poog om die menslike brein na te boots deur stelsels in staat te stel om data te groepeer en ongelooflik akkurate voorspellings te maak. Dit is 'n subset van masjienleer wat 'n rekenaar oplei om mensagtige take uit te voer, soos spraakherkenning of beeldidentifikasie. Deur diep leer kan stelsels hul vermoëns verbeter om data te klassifiseer, te herken, op te spoor en te beskryf. 

Diep leer speel 'n groot rol in baie van vandag se tegnologieë, soos Alexa en Siri. Dit behels data-opleiding van 'n rekenaar deur middel van diep algoritmes om outonoom te leer deur patrone te herken deur lae van verwerking te gebruik. 

Anders as klassieke masjienleer, wat gewoonlik gestruktureerde en benoemde data gebruik om voorspellings te maak, kan diep leer ongestruktureerde data gebruik. Dit beteken dat baie van die datavoorverwerking wat tipies by masjienleer betrokke is, uitgeskakel word. Diep leer algoritmes neem en verwerk hierdie data, wat dinge soos teks en beelde kan insluit, en hulle outomatiseer kenmerk onttrekking. Dit alles beteken dat diep leer minder op mense staatmaak as ander metodes. 

Diep leer algoritmes gebruik ook die prosesse van gradiënt afkoms en terugpropagasie om meer akkuraat te word. Dit stel hulle ook in staat om voorspellings te maak gebaseer op nuwe data wat hulle nog nooit teëgekom het nie. 

Diep leermodelle kan verskillende tipes leermetodes uitvoer. Hulle kan byvoorbeeld leer sonder toesig ondergaan, wat nie benoemde datastelle vereis nie. Hierdie leertegniek stel die modelle in staat om patrone in data op te spoor en dit volgens sekere kenmerke te groepeer, alles sonder die hulp van menslike toesig. 

Wat is neurale netwerke? 

Neurale netwerke vorm die proses van masjienleer, en dit is wat rekenaarprogramme in staat stel om patrone te herken en probleme op te los in die velde van KI, masjienleer en diep leer.

Dikwels na verwys as kunsmatige neurale netwerke (ANNs), neurale netwerke is fundamenteel vir diep leer. Geïnspireer deur die menslike brein, boots hul struktuur biologiese neurone na. 

Neurale netwerke het noduslae wat 'n invoerlaag, een of meer versteekte lae en 'n uitvoerlaag bevat. Elke kunsmatige neuron, of nodus, verbind met 'n ander. Neurale netwerke maak staat op opleidingsdata om hul voorspellings oor tyd te leer en te verbeter, wat dit moontlik maak om vir 'n verskeidenheid toepassings gebruik te word. 

Dit is ook belangrik om daarop te let dat daar 'n paar verskillende tipes neurale netwerke is: 

• Kunsmatige neurale netwerke (ANNs): Een van die mees algemene tipes diepleernetwerke, ANN's, is biologies-geïnspireerde rekenaarnetwerke wat uit drie of meer lae bestaan. Hulle word gebruik om 'n wye reeks probleme op te los wat spraakherkenning, teksvertaling en nog baie meer behels.

• Convolutional Neurale Networks (CNN's): Nog 'n soort diepleernetwerke is CNN's, wat veral nuttig is vir rekenaarvisie en beeldherkenningstake. Superieur as ander neurale netwerke, CNN's is ongelooflik doeltreffend met beeld-, oudiosein- of spraakinsette. Hulle maak staat op drie hooftipes lae: die konvolusionele laag, die poellaag en die volledig gekoppelde (FC) laag.

• Herhalende neurale netwerke (RNN'e): Nog 'n hooftipe diepleernetwerke, RNN's gebruik opeenvolgende data of tydreeksdata om probleme op te los wat verband hou met taalvertaling en natuurlike taalverwerking (NLP).

Sleutelverskille tussen diepleer en neurale netwerke

Ten spyte van diepe leer wat neurale netwerke binne sy argitektuur insluit, is daar 'n skerp verskil tussen die twee. 

Behalwe dat dit verskillend gedefinieer word, is daar ook 'n groot verskil in hul strukture. 

Sommige van die hoofkomponente van 'n neurale netwerk sluit in: 

• Neurone: 'n Wiskundige funksie wat ontwerp is om die funksionering van 'n biologiese neuron te simuleer. Dit bereken die geweegde gemiddelde van die data-invoer en herlei inligting deur 'n nie-lineêre funksie.

• Verbinding en gewigte: Verbindings verbind 'n neuron in een laag met 'n ander neuron in óf dieselfde laag óf 'n aparte laag. 'n Gewigwaarde word aan elke verbinding gekoppel, en dit verteenwoordig die sterkte van die verbinding tussen die eenhede.

• Voortplantingsfunksie: Neurale netwerke bestaan ​​uit twee voortplantingsfunksies. Die eerste is voorwaartse verspreiding, wat die "voorspelde waarde" lewer. Die tweede is terugwaartse verspreiding, wat die "foutwaarde" lewer.

• Leertempo: Die leertempo van 'n neurale netwerk bepaal hoe vinnig of stadig die gewigwaardes van die model opgedateer sal word. 

Sommige van die hoofkomponente van 'n diepleermodel sluit in: 

• moederbord: Diep leermodelle word aangedryf deur die moederbordskyfiestel.

• verwerkers: Diep leermodelle vereis GPU's gebaseer op die aantal kerne en koste van die verwerker.

• RAM: Diep leeralgoritmes vereis hoë SVE-gebruik en verhoogarea, en hulle benodig massiewe hoeveelhede RAM.

• PSU: As gevolg van die hoë geheue eise, is dit belangrik vir diep leermodelle om 'n groot PSU te gebruik wat die komplekse funksies kan hanteer. 

Nog 'n paar belangrike verskille tussen neurale netwerke en diep leer sluit die tyd in wat nodig is om die netwerk op te lei. Neurale netwerke benodig minder tyd as diepleermodelle om die netwerk op te lei. Diep leermodelle is ook meer akkuraat as neurale netwerke, en hulle toon hoër werkverrigting. 

Die konsepte van diep leer en neurale netwerke is fundamenteel tot vandag se kunsmatige intelligensie tegnologie. Hulle help om intellektuele take te outomatiseer wat eens deur mense uitgevoer is. En in vandag se digitale wêreld word KI deur maatskappye van alle groottes en vir alle soorte take gebruik, wat baie doeltreffender uitgevoer word as wat mense alleen kan bereik.