人工智能
深度学习与神经网络
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域有许多不同的概念和技术。两个这样的概念是深度学习和神经网络。
在深入研究之前，让我们正确定义每一个：
- 深度学习： 深度学习是机器学习的子集，它消除了机器学习通常涉及的一些数据预处理。深度学习算法可以处理非结构化数据，简单来说，它是一种自动化预测分析的方法。
- 神经网络： 神经网络也是机器学习的一个子集，是深度学习算法的基础。 受人脑的启发，它们由各个层组成，依靠训练数据来随着时间的推移提高其准确性。
什么是深度学习？
深度学习试图通过使系统能够对数据进行聚类并做出极其准确的预测来模仿人脑。 它是机器学习的一个子集，用于训练计算机执行类似人类的任务，例如语音识别或图像识别。 通过深度学习，系统可以提高使用数据进行分类、识别、检测和描述的能力。
深度学习在当今的许多技术中发挥着重要作用，例如 Alexa 和 Siri。 它涉及通过深度算法对计算机进行数据训练，使其通过使用处理层识别模式来自主学习。
与通常利用结构化和标记数据进行预测的经典机器学习不同，深度学习可以使用非结构化数据。 这意味着机器学习通常涉及的许多数据预处理被消除。 深度学习算法摄取并处理这些数据，其中可以包括文本和图像等数据，并自动提取特征。 所有这些都意味着深度学习比其他方法更少依赖人类。
深度学习算法还使用梯度下降和反向传播过程来变得更加准确。这也使他们能够根据从未遇到过的新数据做出预测。
深度学习模型可以执行不同类型的学习方法。例如，它们可以进行无监督学习，这不需要标记数据集。这种学习技术使模型能够检测数据中的模式并根据某些特征对它们进行聚类，而所有这些都无需人类监督的帮助。
什么是神经网络？
神经网络构成了机器学习的过程，它们使计算机程序能够识别模式并解决人工智能、机器学习和深度学习领域的问题。
神经网络通常称为人工神经网络 (ANN)，是深度学习的基础。受人类大脑的启发，它们的结构模仿生物神经元。
神经网络具有包含输入层、一个或多个隐藏层和输出层的节点层。 每个人工神经元或节点都连接到另一个。 神经网络依靠训练数据来学习并随着时间的推移改进其预测，这使得它们能够用于各种应用。
同样重要的是要注意，有几种不同类型的神经网络：
- 人工神经网络 (ANN)： 人工神经网络是最常见的深度学习网络类型之一，是由三层或多层组成的受生物学启发的计算网络。 它们用于解决涉及语音识别、文本翻译等的广泛问题。
- 卷积神经网络 (CNN)： 另一种类型的深度学习网络是 CNN，它对于计算机视觉和图像识别任务特别有用。 CNN 优于其他神经网络，在处理图像、音频信号或语音输入时非常高效。它们依赖于三种主要类型的层：卷积层、池化层和全连接（FC）层。
- 循环神经网络 (RNN)： RNN 是深度学习网络的另一种主要类型，它使用顺序数据或时间序列数据来解决与语言翻译和自然语言处理 (NLP) 相关的问题。
深度学习和神经网络之间的主要区别
尽管深度学习将神经网络纳入其架构中，但两者之间存在明显差异。
除了定义不同之外，它们的结构也存在重大差异。
神经网络的一些主要组件包括：
- 神经元： 旨在模拟生物神经元功能的数学函数。 它计算数据输入的加权平均值并通过非线性函数传递信息。
- 连接和重量： 连接将一层中的神经元连接到同一层或单独层中的另一个神经元。 每个连接都有一个权重值，它代表单元之间连接的强度。
- 传播函数： 神经网络由两个传播函数组成。 第一个是前向传播，它提供“预测值”。 第二个是反向传播，它提供“错误值”。
- 学习率： 神经网络的学习速率决定了模型权重值更新的速度或速度。
深度学习模型的一些主要组成部分包括：
- 主板： 深度学习模型由主板芯片组提供支持。
- 处理器： 深度学习模型需要基于处理器核心数量和成本的 GPU。
- RAM： 深度学习算法需要高 CPU 使用率和舞台面积，并且需要大量 RAM。
- 电源： 由于内存需求较高，深度学习模型采用能够处理复杂功能的大型 PSU 非常重要。
神经网络和深度学习之间的一些更重要的区别包括训练网络所需的时间。 神经网络训练网络所需的时间比深度学习模型更少。 深度学习模型也比神经网络更准确，并且表现出更高的性能。
深度学习和神经网络的概念是当今人工智能技术的基础。 它们帮助自动化曾经由人类执行的智力任务。 在当今的数字世界中，各种规模的公司和各种类型的任务都在使用人工智能，这些任务的执行效率远远高于人类单独实现的效率。
