La diferència clau entre la xarxa neuronal i l'aprenentatge profund és que la xarxa neuronal funciona de manera similar a les neurones del cervell humà per realitzar diverses tasques de càlcul més ràpidament, mentre que l'aprenentatge profund és un tipus especial d'aprenentatge automàtic que imita l'enfocament d'aprenentatge que utilitzen els humans. obtenir coneixements.
La xarxa neuronal ajuda a crear models predictius per resoldre problemes complexos. D' altra banda, l'aprenentatge profund és una part de l'aprenentatge automàtic. Ajuda a desenvolupar el reconeixement de veu, el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural, els sistemes de recomanació, la bioinformàtica i molts més. La xarxa neuronal és un mètode per implementar l'aprenentatge profund.
Què és la xarxa neuronal?
Les neurones biològiques són la inspiració per a les xarxes neuronals. Hi ha milions de neurones al cervell humà i el procés d'informació d'una neurona a una altra. Les xarxes neuronals utilitzen aquest escenari. Creen un model informàtic similar a un cervell. Pot realitzar tasques computacionals complexes més ràpidament que un sistema habitual.
Figura 01: Diagrama de blocs de la xarxa neuronal
En una xarxa neuronal, els nodes es connecten entre si. Cada connexió té un pes. Quan les entrades als nodes són x1, x2, x3, … i els pesos corresponents són w1, w2, w3, … aleshores l'entrada neta (y) és
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Després d'aplicar l'entrada neta a la funció d'activació, dóna la sortida. La funció d'activació pot ser una funció lineal o sigmoide.
Y=F(y)
Si aquesta sortida és diferent de la sortida desitjada, el pes es torna a ajustar i aquest procés continua fins a obtenir la sortida desitjada. Aquest pes d'actualització es produeix segons l'algorisme de retropropagació.
Hi ha dues topologies de xarxes neuronals anomenades feedforward i feedback. Les xarxes de feedforward no tenen cap bucle de retroalimentació. En altres paraules, els senyals només flueixen de l'entrada a la sortida. Les xarxes de feedforward es divideixen encara més en una sola capa i xarxes neuronals multicapa.
Tipus de xarxa
A les xarxes d'una sola capa, la capa d'entrada es connecta a la capa de sortida. La xarxa neuronal multicapa té més capes entre la capa d'entrada i la capa de sortida. Aquestes capes s'anomenen capes ocultes. L' altre tipus de xarxa que són les xarxes de retroalimentació tenen camins de retroalimentació. A més, hi ha la possibilitat de passar informació a ambdues parts.
Figura 02: Xarxa neuronal multicapa
Una xarxa neuronal aprèn modificant els pesos de la connexió entre els nodes. Hi ha tres tipus d'aprenentatge, com ara l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge no supervisat i l'aprenentatge de reforç. En l'aprenentatge supervisat, la xarxa proporcionarà un vector de sortida segons el vector d'entrada. Aquest vector de sortida es compara amb el vector de sortida desitjat. Si hi ha una diferència, els pesos es modificaran. Aquests processos continuen fins que la sortida real coincideix amb la sortida desitjada.
En l'aprenentatge no supervisat, la xarxa identifica els patrons i les característiques a partir de les dades d'entrada i la relació amb les dades d'entrada per si mateixa. En aquest aprenentatge, els vectors d'entrada de tipus similars es combinen per crear clústers. Quan la xarxa obté un patró d'entrada nou, donarà la sortida especificant la classe a la qual pertany aquest patró d'entrada. L'aprenentatge de reforç accepta alguns comentaris de l'entorn. Aleshores la xarxa canvia els pesos. Aquests són els mètodes per entrenar una xarxa neuronal. En general, les xarxes neuronals ajuden a resoldre diversos problemes de reconeixement de patrons.
Què és l'aprenentatge profund?
Abans de l'aprenentatge profund, és important parlar de l'aprenentatge automàtic. Dóna la capacitat per a un ordinador d'aprendre sense programar explícitament. En altres paraules, ajuda a crear algorismes d'autoaprenentatge per analitzar dades i reconèixer patrons per prendre decisions. Però, hi ha algunes limitacions en l'aprenentatge automàtic general. En primer lloc, és difícil treballar amb dades de grans dimensions o amb un conjunt extremadament gran d'entrades i sortides. També pot ser difícil fer l'extracció de funcions.
L'aprenentatge profund resol aquests problemes. És un tipus especial d'aprenentatge automàtic. Ajuda a crear algorismes d'aprenentatge que poden funcionar de manera semblant al cervell humà. Les xarxes neuronals profundes i les xarxes neuronals recurrents són algunes arquitectures d'aprenentatge profund. Una xarxa neuronal profunda és una xarxa neuronal amb múltiples capes ocultes. Les xarxes neuronals recurrents utilitzen la memòria per processar seqüències d'entrada.
Quina diferència hi ha entre la xarxa neuronal i l'aprenentatge profund?
Una xarxa neuronal és un sistema que funciona de manera similar a les neurones del cervell humà per realitzar diverses tasques de càlcul més ràpidament. L'aprenentatge profund és un tipus especial d'aprenentatge automàtic que imita l'enfocament d'aprenentatge que utilitzen els humans per obtenir coneixement. La xarxa neuronal és un mètode per aconseguir un aprenentatge profund. D' altra banda, Deep Leaning és una forma especial de Machine Leaning. Aquesta és la diferència principal entre la xarxa neuronal i l'aprenentatge profund
Resum - Xarxa neuronal i aprenentatge profund
La diferència entre la xarxa neuronal i l'aprenentatge profund és que la xarxa neuronal funciona de manera similar a les neurones del cervell humà per realitzar diverses tasques de càlcul més ràpidament, mentre que l'aprenentatge profund és un tipus especial d'aprenentatge automàtic que imita l'enfocament d'aprenentatge que els humans utilitzen per obtenir coneixement.
