Skillnaden mellan nervnät och djup inlärning
Med den enorma övergången i dagens teknik tar det mer än bara Big Data och Hadoop för att omvandla företag. Dagens företag går mot AI och integrerar maskininlärning som sin nya teknik. Neurala nätverk eller anslutningssystem är de system som är inspirerade av vårt biologiska neurala nätverk. Dessa typer av system utbildas för att lära sig och anpassa sig efter behov. I fallet med bildigenkänning kan de till exempel, när de har identifierats med katter, enkelt använda det resultatuppsättningen för att separera bilder med katter med dem utan katter. När de gör detta har de inga förkunskaper om kattens egenskaper, men de utvecklar sin egen uppsättning unika funktioner som är till hjälp för deras identifiering. En annan term som är nära kopplad till detta är djup inlärning, även känd som hierarkiskt lärande. Detta är baserat på inlärningsdatarepresentationer som är motsatta av uppgiftsbaserade algoritmer. Det kan vidare kategoriseras i övervakade, halvövervakade och okontrollerade lärande tekniker. Det finns flera arkitekturer förknippade med djup inlärning såsom djupa nervnätverk, tronätverk och återkommande nätverk vars tillämpning ligger i naturlig språkbearbetning, datorsyn, taligenkänning, filtrering av socialt nätverk, ljudigenkänning, bioinformatik, maskinöversättning, läkemedelsdesign och listan fortsätter och fortsätter. Låt oss diskutera Neural Networks och Deep Learning i detalj i vårt inlägg.
Head to Head jämförelse mellan neurala nätverk vs djupinlärning (Infographics)
Viktiga skillnader mellan nervnätverk och djupinlärning:
Skillnaderna mellan nervnätverk och djupinlärning förklaras i punkterna som presenteras nedan:
- Neurala nätverk använder neuroner som används för att överföra data i form av inmatningsvärden och utgångsvärden. De används för att överföra data med hjälp av nätverk eller anslutningar. Djupt lärande, å andra sidan, är relaterat till transformation och extraktion av funktion som försöker upprätta en relation mellan stimuli och tillhörande neuronsvar som finns i hjärnan.
- Tillämpningsområden för neuralt nätverk inkluderar systemidentifiering, naturresurshantering, processkontroll, fordonskontroll, kvantkemi, beslutsfattande, spelspel, ansiktsidentifiering, mönsterigenkänning, signalklassificering, sekvensigenkänning, objektigenkänning, ekonomi, medicinsk diagnos, visualisering, datahantering, maskinöversättning, e-postfiltrering, socialt nätverksfiltrering, etc. medan tillämpning av djup inlärning inkluderar automatisk taligenkänning, bildigenkänning, visuell konstbearbetning, naturligt språkbearbetning, läkemedelsupptäckt och toxikologi, kundrelationshantering, rekommendationsmotorer, mobil reklam, bioinformatik, bildrestaurering etc.
- Kritik som möts för neurala nätverk inkluderar sådana som utbildningsfrågor, teoretiska problem, hårdvaruproblem, praktiska motexempel på kritik, hybridmetoder medan det för djup inlärning är relaterat till teori, fel, cyberhot etc.
Neurala nätverk jämfört med Deep Learning Comparision Table
| Grund för jämförelse | Neurala nätverk | Djup lärning |
| Definition | Klass för maskininlärningsalgoritmer där den konstgjorda neuronen bildar den grundläggande beräkningsenheten och nätverk används för att beskriva samtrafik mellan varandra | Det är en klass av maskininlärningsalgoritmer som använder icke-linjära bearbetningsenheters flera lager för funktionsomvandling och extraktion. Det representerar också begrepp i flera hierarkiska mode som motsvarar olika nivåer av abstraktion. |
| Komponenter | Neuroner: Neuron som är märkt som j får en inmatning från föregångare neuroner ofta i form av identitetsfunktion för att ge en utgång. Anslutningar och vikter: Anslutningen är en viktig komponent mellan utgångsneuronet i och ingångsneuronet j. Varje anslutning identifieras sedan med en vikt ij. Förökningsfunktion: Den används för att tillhandahålla en ingång för den resulterande utgången. Lärningsregel: Den används för att modifiera parametrarna för neurala nätverk för att resultera i en gynnsam utgång. | Moderkort: Moderkortets chipset är en komponent relaterad till djup inlärning som är särskilt baserad på PCI-e-banor. Processorer : Den typ av GPU som krävs för Deep learning bör baseras på sockeltypen, antalet kärnor och processorns kostnad. RAM, fysiskt minne och lagring: De djupa inlärningsalgoritmerna kräver stor CPU-användning, lagring och minnesområde och att ha en rik uppsättning av dessa komponenter är ett måste. PSU: Med ökningen av minne, CPU och lagringsområde blir det också viktigt att använda en stor PSU tillräckligt för att hantera enorm kraft. |
| Arkitektur | Feed Fram Neural Networks: Den vanligaste typen av arkitektur innehåller det första lagret som ingångsskikt medan det sista lagret är utgående skikt och alla mellanliggande lager är de dolda lagren. Återkommande nätverk: Den här typen av arkitektur består av riktade cykler i anslutningsgrafen. De biologiskt realistiska arkitekturerna kan också ta dig tillbaka dit du började. Dessa är komplicerade att träna och är extremt dynamiska. Symmetriskt anslutna nätverk: Symmetrisk anslutning som håller arkitektur som är mer eller mindre som de återkommande nätverken. De är begränsade till sin natur på grund av deras användning av energifunktion. Symmetriskt anslutna nät med dolda nätverk kallas Boltzmann-maskiner medan de utan det dolda nätverket kallas Hopfield-nät. | Oövervakade pretrained nätverk: I denna arkitektur talar vi om ingen formell utbildning men nätverken är förutbestämda med tidigare erfarenheter. Detta inkluderar autokodare, djupa trosnätverk och generativa motverkande nätverk. Convolutional Neural Network: Det syftar till att lära sig funktioner med högre ordning med hjälp av invändningar som betrar användarupplevelsen för bildigenkänning och identifiering. Identifiering av ansikten, gata tecken, platypuses och andra föremål blir lätt med hjälp av denna arkitektur. Återkommande neurala nätverk: De kommer från familjen med framsteg som tror på att skicka information över tid. Rekursiva nervnätverk: Det markerar också inmatning med variabel längd. Den primära skillnaden mellan återkommande och rekursiv är att den förstnämnda har förmågan att en enhet de hierarkiska strukturerna i träningsdatasättet medan den senare också lägger informationen om hur den hierarkiska strukturen upprätthålls i datasatsen. |
Slutsats - Neurala nätverk vs djup inlärning
AI är ett oerhört kraftfullt och intressant område som bara kommer att bli mer allestädes närvarande och viktigt att gå vidare och säkert kommer att ha enorma effekter på samhället som helhet. Dessa två tekniker är några av AI: s mycket kraftfulla verktyg för att lösa komplexa problem och kommer att fortsätta att utvecklas och växa i framtiden för att vi ska kunna utnyttja dem.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Neural Networks vs Deep Learning, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Bästa 7 skillnaden mellan Data Mining Vs Data Analys
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 användbara skillnader
- Data Mining Vs Data Visualization - Vilken som är bättre
- Business Intelligence vs BigData - 6 fantastiska jämförelser