Нейронные сети против глубокого обучения: чем они отличаются?

Нейронные сети и глубокое обучение используются как взаимозаменяемые понятия, но это разные вещи.

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни в современном мире, основанном на технологиях. Хотя некоторые люди используют нейронные сети и глубокое обучение как взаимозаменяемые понятия, их достижения, особенности и применение различны.

Так что же такое нейронные сети и модели глубокого обучения и чем они отличаются?

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети, также известные как нейросети, созданы по образцу человеческого мозга. Они анализируют сложные данные, выполняют математические операции, ищут закономерности и используют собранную информацию для прогнозирования и классификации. Как и мозг, нейронные сети ИИ имеют базовую функциональную единицу, известную как нейрон. Эти нейроны, также называемые узлами, передают информацию внутри сети.

Основная нейронная сеть имеет взаимосвязанные узлы во входном, скрытом и выходном слоях. Входной слой обрабатывает и анализирует информацию, прежде чем отправить ее на следующий слой.

Скрытый слой получает данные от входного слоя или других скрытых слоев. Затем скрытый слой обрабатывает и анализирует данные, применяя набор математических операций для преобразования и извлечения соответствующих характеристик из входных данных.

Именно выходной слой выдает конечную информацию, используя извлеченные признаки. Этот слой может иметь один или несколько узлов, в зависимости от типа сбора данных. Для двоичной классификации — проблемы «да/нет» — на выходе будет один узел, представляющий результат 1 или 0.

Существуют различные типы нейронных сетей ИИ.

1. Нейронная сеть с прямолинейным движением

Нейронные сети с прямой передачей, которые в основном используются для распознавания лиц, передают информацию в одном направлении. Это означает, что каждый узел в одном слое связан с каждым узлом в следующем слое, информация передается однонаправленно, пока не достигнет выходного узла. Это один из самых простых типов нейронных сетей.

2. Рекуррентная нейронная сеть

Эта форма нейронной сети помогает теоретическому обучению. Рекуррентные нейронные сети используются для последовательных данных, таких как естественный язык и аудио. Они также используются в приложениях преобразования текста в речь для Android и iPhone. И в отличие от нейронных сетей с прямой передачей, которые обрабатывают информацию в одном направлении, рекуррентные нейронные сети используют данные от нейрона-процессора и отправляют их обратно в сеть.

Этот вариант возврата крайне важен в тех случаях, когда система выдает неверные прогнозы. Рекуррентные нейронные сети могут попытаться найти причину неправильных результатов и внести соответствующие коррективы.

3. Конволюционная нейронная сеть

Традиционные нейронные сети были разработаны для обработки входных данных фиксированного размера, но сверточные нейронные сети (CNN) могут обрабатывать данные различных размеров. CNN идеально подходят для классификации визуальных данных, таких как изображения и видео с различным разрешением и соотношением сторон. Они также очень полезны для распознавания изображений.

4. Деконволюционная нейронная сеть

Эта нейронная сеть также известна как транспонированная конволюционная нейронная сеть. Она является противоположностью конволюционной сети.

В сверточной нейронной сети входные изображения обрабатываются через сверточные слои для извлечения важных характеристик. Затем выходные данные проходят через ряд связанных слоев, которые выполняют классификацию — присваивают имя или метку входному изображению на основе его особенностей. Это полезно для идентификации объектов и сегментации изображений.

Однако в деконволюционной нейронной сети карта признаков, которая раньше была выходом, становится входом. Эта карта признаков представляет собой трехмерный массив значений и разворачивается для формирования исходного изображения с увеличенным пространственным разрешением.

5. Модульная нейронная сеть

Эта нейронная сеть объединяет взаимосвязанные модули, каждый из которых выполняет определенную подзадачу. Каждый модуль в модульной сети состоит из нейронной сети, подготовленной для решения подзадачи, например, распознавания речи или перевода языка.

Модульные нейронные сети являются адаптируемыми и полезны для работы с входными данными, сильно отличающимися друг от друга.

Что такое Глубокое обучение?

Глубокое обучение, подкатегория машинного обучения, предполагает обучение нейронных сетей автоматическому обучению и самостоятельному развитию без программирования.

Является ли глубокое обучение искусственным интеллектом? Да. Оно является движущей силой многих приложений ИИ и услуг автоматизации, помогая пользователям выполнять задачи без вмешательства человека. ChatGPT — одно из таких приложений ИИ с несколькими практическими применениями.

Между входным и выходным слоями глубокого обучения имеется множество скрытых слоев. Это позволяет сети выполнять чрезвычайно сложные операции и постоянно обучаться по мере прохождения данных через слои.

Глубокое обучение применяется для распознавания изображений, распознавания речи, синтеза видео и открытия лекарств. Кроме того, оно применяется в сложных творениях, таких как самоуправляемые автомобили, которые используют алгоритмы глубокого обучения для определения препятствий и идеальной навигации вокруг них.

Для обучения модели глубокого обучения в сеть необходимо подавать большое количество помеченных данных. В этот момент происходит обратное распространение: регулировка весов и смещений нейронов сети до тех пор, пока она не сможет точно предсказать выход для новых входных данных.

Нейронные сети и глубокое обучение: основные различия

Нейронные сети и модели глубокого обучения являются подмножествами машинного обучения. Однако они различаются по разным признакам.

Слои

Нейронные сети обычно состоят из входного, скрытого и выходного слоев. Между тем, модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев нейронных сетей.

Сканирование лица

Хотя модели глубокого обучения включают в себя нейронные сети, они остаются концепцией, отличной от нейронных сетей. Приложения нейронных сетей включают распознавание образов, идентификацию лиц, машинный перевод и распознавание последовательностей.

Между тем, сети глубокого обучения можно использовать для управления взаимоотношениями с клиентами, обработки речи и языка, восстановления изображений, поиска лекарств и многого другого.

Извлечение характеристик

Нейронные сети требуют вмешательства человека, поскольку инженеры должны вручную определять иерархию признаков. Однако модели глубокого обучения могут автоматически определять иерархию признаков, используя наборы маркированных данных и неструктурированные исходные данные.

Производительность

Нейронные сети требуют меньше времени на обучение, но отличаются более низкой точностью по сравнению с глубоким обучением; глубокое обучение является более сложным. Кроме того, известно, что нейронные сети плохо интерпретируют задачи, несмотря на быстрое выполнение.

Вычисления

Глубокое обучение — это сложная нейронная сеть, которая может классифицировать и интерпретировать необработанные данные с минимальным вмешательством человека, но требует больше вычислительных ресурсов. Нейронные сети — это более простое подмножество машинного обучения, которое может быть обучено на меньших наборах данных с меньшими вычислительными ресурсами, но их способность обрабатывать сложные данные ограничена.

Нейронные сети — это не то же самое, что Глубокое обучение

Хотя нейронные сети и сети глубокого обучения используются как взаимозаменяемые, они отличаются друг от друга. У них разные методы обучения и степень точности. Тем не менее, модели глубокого обучения более совершенны и дают результаты с более высокой точностью, поскольку они могут обучаться самостоятельно при незначительном вмешательстве человека.

😍
2

😁
1

😲
2

😢
0

😡
0

🤢
0
Источник