Неуронске мреже и дубоко учење се користе наизменично, али се разликују.
Вештачка интелигенција је постала саставни део нашег свакодневног живота у данашњем свету вођеном технологијом. Иако неки људи користе неуронске мреже и дубоко учење наизменично, њихов напредак, функције и апликације се разликују.
Дакле, шта су неуронске мреже и модели дубоког учења и по чему се разликују?
Шта су неуронске мреже?
Неуронске мреже, познате и као неуронске мреже, моделиране су по узору на људски мозак. Они анализирају сложене податке, довршавају математичке операције, траже обрасце и користе прикупљене информације за предвиђања и класификације. И баш као и мозак, АИ неуронске мреже имају основну функционалну јединицу познату као неурон. Ови неурони, који се називају и чворови, преносе информације унутар мреже.
Основна неуронска мрежа има међусобно повезане чворове у улазним, скривеним и излазним слојевима. Улазни слој обрађује и анализира информације пре него што их пошаље следећем слоју.
Скривени слој прима податке са улазног слоја или других скривених слојева. Затим, скривени слој даље обрађује и анализира податке применом скупа математичких операција за трансформацију и издвајање релевантних карактеристика из улазних података.
То је излазни слој који испоручује коначне информације користећи екстраховане карактеристике. Овај слој може имати један или више чворова, у зависности од типа прикупљања података. За бинарну класификацију – проблем да/не – излаз ће имати један чвор који представља резултат 1 или 0.
Постоје различите врсте АИ неуронских мрежа.
1. ФеедФорвард неуронска мрежа
Неуронске мреже, које се углавном користе за препознавање лица, преносе информације у једном правцу. То значи да је сваки чвор у једном слоју повезан са сваким чвором у следећем слоју, са информацијама које теку једносмерно док не стигну до излазног чвора. Ово је једна од најједноставнијих врста неуронских мрежа.
2. Рекурентна неуронска мрежа
Овај облик неуронске мреже помаже теоријском учењу. Понављајуће неуронске мреже се користе за секвенцијалне податке, попут природног језика и звука. Користе се и за апликације за претварање текста у говор за Андроид и иПхоне. И за разлику од неуронских мрежа унапред које обрађују информације у једном правцу, рекурентне неуронске мреже користе податке из неурона процесије и шаљу их назад у мрежу.
Ова опција враћања је критична за време када систем изда погрешна предвиђања. Понављајуће неуронске мреже могу покушати да пронађу разлог за погрешне исходе и прилагоде се у складу са тим.
3. Конволуциона неуронска мрежа
Традиционалне неуронске мреже су дизајниране да обрађују улазе фиксне величине, али конволуционе неуронске мреже (ЦНН) могу да обрађују податке различитих димензија. ЦНН су идеални за класификацију визуелних података као што су слике и видео записи различитих резолуција и размера. Такође су веома корисни за апликације за препознавање слика.
4. Деконволуциона неуронска мрежа
Ова неуронска мрежа је такође позната као транспонована конволуциона неуронска мрежа. То је супротно од конволуционе мреже.
У конволуционој неуронској мрежи, улазне слике се обрађују кроз конволуционе слојеве да би се издвојиле важне карактеристике. Овај излаз се затим обрађује кроз низ повезаних слојева, који врше класификацију — додељивање имена или ознаке улазној слици на основу њених карактеристика. Ово је корисно за идентификацију објеката и сегментацију слике.
Међутим, у деконволуционој неуронској мрежи, мапа карактеристика која је раније била излаз постаје улаз. Ова мапа обележја је тродимензионални низ вредности и расклапана је да формира оригиналну слику са повећаном просторном резолуцијом.
5. Модуларна неуронска мрежа
Ова неуронска мрежа комбинује међусобно повезане модуле, од којих сваки обавља одређени подзадатак. Сваки модул у модуларној мрежи састоји се од неуронске мреже припремљене да се ухвати у коштац са подзадацима као што је препознавање говора или превођење језика.
Модуларне неуронске мреже су прилагодљиве и корисне за руковање улазним подацима са веома различитим подацима.
Шта је дубоко учење?
Дубоко учење, поткатегорија машинског учења, укључује обуку неуронских мрежа да аутоматски уче и еволуирају независно без програмирања за то.
Да ли је дубоко учење вештачка интелигенција? Да. То је покретачка снага многих АИ апликација и услуга аутоматизације, помажући корисницима да извршавају задатке уз мало људске интервенције. ЦхатГПТ је једна од оних АИ апликација са неколико практичних употреба.
Постоји много скривених слојева између улазног и излазног слоја дубоког учења. Ово омогућава мрежи да изводи изузетно сложене операције и континуирано учи док репрезентације података пролазе кроз слојеве.
Дубоко учење је примењено на препознавање слика, препознавање говора, видео синтезу и открића лекова. Поред тога, примењен је на сложене креације, попут аутомобила који се сами возе, који користе алгоритме дубоког учења да идентификују препреке и савршено се крећу око њих.
Морате унети велике количине означених података у мрежу да бисте обучили модел дубоког учења. Тада долази до повратног ширења: прилагођавање тежине и пристрасности неурона мреже док не може тачно да предвиди излаз за нове улазне податке.
Неуралне мреже вс. Дубоко учење: Објашњене разлике
Неуронске мреже и модели дубоког учења су подскупови машинског учења. Међутим, они се разликују на различите начине.
Слојеви
Неуронске мреже се обично састоје од улазног, скривеног и излазног слоја. У међувремену, модели дубоког учења обухватају неколико слојева неуронских мрежа.
Обим
Иако модели дубоког учења укључују неуронске мреже, они остају концепт другачији од неуронских мрежа. Примене неуронских мрежа укључују препознавање образаца, идентификацију лица, машинско превођење и препознавање секвенци.
У међувремену, можете да користите мреже дубоког учења за управљање односима са клијентима, обраду говора и језика, рестаурацију слике, откривање лекова и још много тога.
Екстракција карактеристика
Неуронске мреже захтевају људску интервенцију, пошто инжењери морају ручно да одреде хијерархију карактеристика. Међутим, модели дубоког учења могу аутоматски одредити хијерархију функција користећи означене скупове података и неструктуриране необрађене податке.
Перформансе
Неуронским мрежама је потребно мање времена за обуку, али имају мању прецизност у поређењу са дубоким учењем; дубоко учење је сложеније. Такође, познато је да неуронске мреже лоше тумаче задатке упркос брзом завршетку.
Рачунање
Дубоко учење је сложена неуронска мрежа која може да класификује и интерпретира сирове податке уз мало људске интервенције, али захтева више рачунарских ресурса. Неуронске мреже су једноставнији подскуп машинског учења који се може обучити коришћењем мањих скупова података са мање рачунарских ресурса, али је њихова способност обраде сложених података ограничена.
Неуралне мреже нису исто што и дубоко учење
Иако се користе наизменично, неуронске и мреже дубоког учења су различите. Имају различите методе обуке и степене тачности. Без обзира на то, модели дубоког учења су напреднији и дају резултате са већом прецизношћу, јер могу да уче самостално уз мало људског мешања.