Põhiline erinevus närvivõrgu ja süvaõppe vahel on see, et närvivõrk toimib sarnaselt inimaju neuronitele, et täita erinevaid arvutusülesandeid kiiremini, samas kui süvaõpe on masinõppe eriliik, mis jäljendab õppimisviisi, mida inimesed kasutavad omandada teadmisi.
Närvivõrk aitab keerukate probleemide lahendamiseks luua ennustavaid mudeleid. Teisest küljest on sügavõpe masinõppe osa. See aitab arendada kõnetuvastust, pildituvastust, loomuliku keele töötlemist, soovitussüsteeme, bioinformaatika ja palju muud. Neuraalvõrk on meetod sügava õppimise rakendamiseks.
Mis on närvivõrk?
Bioloogilised neuronid on närvivõrkude inspiratsiooniallikaks. Inimese ajus on miljoneid neuroneid ja info liigub ühest neuronist teise. Neuraalvõrgud kasutavad seda stsenaariumi. Nad loovad ajuga sarnase arvutimudeli. See suudab täita keerukaid arvutusülesandeid kiiremini kui tavaline süsteem.
Joonis 01: Neuraalvõrgu ploki diagramm
Närvivõrgus ühenduvad sõlmed üksteisega. Igal ühendusel on kaal. Kui sõlmede sisendid on x1, x2, x3, … ja vastavad kaalud on w1, w2, w3, …, siis netosisend (y) on
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Pärast võrgusisendi rakendamist aktiveerimisfunktsioonile annab see väljundi. Aktiveerimisfunktsioon võib olla lineaarne või sigmoidne funktsioon.
Y=F(y)
Kui see väljund erineb soovitud väljundist, reguleeritakse kaalu uuesti ja see protsess jätkub kuni soovitud väljundi saavutamiseni. See värskendamise kaal toimub vastav alt tagasilevimise algoritmile.
On kaks närvivõrgu topoloogiat, mida nimetatakse edasisteks ja tagasisideks. Edasisuunalistel võrkudel pole tagasisideahelat. Teisisõnu, signaalid liiguvad ainult sisendist väljundisse. Edasisidevõrgud jagunevad veelgi ühekihilisteks ja mitmekihilisteks närvivõrkudeks.
Võrgutüübid
Ühekihilistes võrkudes ühendub sisendkiht väljundkihiga. Mitmekihilisel närvivõrgul on sisendkihi ja väljundkihi vahel rohkem kihte. Neid kihte nimetatakse peidetud kihtideks. Teisel võrgutüübil, milleks on tagasisidevõrgud, on tagasisideteed. Lisaks on võimalus edastada teavet mõlemale poolele.
Joonis 02: Mitmekihiline närvivõrk
Närvivõrk õpib, muutes sõlmedevahelise ühenduse kaalu. Õppetüüpe on kolm, näiteks juhendatud õpe, juhendamata õpe ja tugevdusõpe. Juhendatud õppe korral annab võrk vastav alt sisendvektorile väljundvektori. Seda väljundvektorit võrreldakse soovitud väljundvektoriga. Kui on erinevusi, siis kaalud muutuvad. See protsess jätkub, kuni tegelik väljund ühtib soovitud väljundiga.
Järelevalveta õppimisel tuvastab võrk sisendandmete ja sisendandmete seose mustrid ja funktsioonid ise. Selles õppes ühendavad sarnast tüüpi sisendvektorid klastrite loomiseks. Kui võrk saab uue sisendmustri, annab see väljundi, täpsustades klassi, kuhu see sisendmuster kuulub. Tugevdusõpe võtab vastu mõningast tagasisidet keskkonnast. Seejärel muudab võrk kaalusid. Need on meetodid närvivõrgu treenimiseks. Üldiselt aitavad närvivõrgud lahendada erinevaid mustrituvastusprobleeme.
Mis on süvaõpe?
Enne sügavat õppimist on oluline arutada masinõppe üle. See annab arvutile võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Teisisõnu aitab see luua iseõppivaid algoritme andmete analüüsimiseks ja otsuste tegemiseks mustrite tuvastamiseks. Kuid üldisel masinõppel on mõned piirangud. Esiteks on raske töötada suurte mõõtmetega andmete või äärmiselt suure sisendite ja väljundite kogumiga. Samuti võib funktsioonide eraldamine olla keeruline.
Sügav õppimine lahendab need probleemid. See on masinõppe eritüüp. See aitab luua õppimisalgoritme, mis võivad toimida sarnaselt inimese ajuga. Sügavad närvivõrgud ja korduvad närvivõrgud on mõned sügava õppimise arhitektuurid. Sügav närvivõrk on mitme peidetud kihiga närvivõrk. Korduvad närvivõrgud kasutavad sisendjadade töötlemiseks mälu.
Mis vahe on närvivõrgul ja süvaõppel?
Närvivõrk on süsteem, mis toimib sarnaselt inimese aju neuronitele, et täita erinevaid arvutusülesandeid kiiremini. Süvaõpe on masinõppe eriliik, mis jäljendab õppimisviisi, mida inimesed teadmiste omandamiseks kasutavad. Närvivõrk on meetod sügava õppimise saavutamiseks. Teisest küljest on Deep Leaning masinale kaldumise erivorm. See on peamine erinevus närvivõrgu ja süvaõppe vahel
Kokkuvõte – närvivõrk vs süvaõpe
Närvivõrgu ja süvaõppe erinevus seisneb selles, et närvivõrk toimib sarnaselt inimaju neuronitele, et täita erinevaid arvutusülesandeid kiiremini, samas kui süvaõpe on masinõppe eritüüp, mis jäljendab õppimisviisi, mida inimesed oma õppimiseks kasutavad. teadmisi.
