Klíčový rozdíl mezi neuronovou sítí a hlubokým učením je v tom, že neuronová síť funguje podobně jako neurony v lidském mozku a rychleji provádí různé výpočetní úlohy, zatímco hluboké učení je speciální typ strojového učení, které napodobuje přístup k učení, který lidé používají k získat znalosti.
Neurová síť pomáhá vytvářet prediktivní modely pro řešení složitých problémů. Na druhou stranu hluboké učení je součástí strojového učení. Pomáhá rozvíjet rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, systémy doporučení, bioinformatiku a mnoho dalších. Neuronová síť je metoda implementace hlubokého učení.
Co je neuronová síť?
Biologické neurony jsou inspirací pro neuronové sítě. V lidském mozku jsou miliony neuronů a probíhá informační proces z jednoho neuronu na druhý. Tento scénář používají neuronové sítě. Vytvářejí počítačový model podobný mozku. Dokáže provádět výpočetně složité úlohy rychleji než běžný systém.
Obrázek 01: Blokový diagram neuronové sítě
V neuronové síti se uzly vzájemně propojují. Každé spojení má váhu. Když jsou vstupy do uzlů x1, x2, x3, … a odpovídající váhy jsou w1, w2, w3, …, pak čistý vstup (y) je
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Po použití čistého vstupu na aktivační funkci poskytne výstup. Aktivační funkce může být lineární nebo sigmoidní.
Y=F(y)
Pokud se tento výstup liší od požadovaného výstupu, váha se znovu upraví a tento proces pokračuje, dokud se nedosáhne požadovaného výstupu. Tato váha aktualizace se děje podle algoritmu zpětného šíření.
Existují dvě topologie neuronové sítě zvané dopředná a zpětná vazba. Dopředné sítě nemají zpětnovazební smyčku. Jinými slovy, signály proudí pouze ze vstupu na výstup. Dopředné sítě se dále dělí na neuronové sítě s jednou vrstvou a vícevrstvé.
Typy sítí
V jednovrstvých sítích se vstupní vrstva propojuje s výstupní vrstvou. Vícevrstvá neuronová síť má více vrstev mezi vstupní vrstvou a výstupní vrstvou. Tyto vrstvy se nazývají skryté vrstvy. Druhý typ sítě, kterým jsou zpětnovazební sítě, mají cesty zpětné vazby. Navíc je zde možnost předávat informace oběma stranám.
Obrázek 02: Vícevrstvá neuronová síť
neuronová síť se učí úpravou vah spojení mezi uzly. Existují tři typy učení, jako je učení pod dohledem, učení bez dozoru a posilování. Při řízeném učení bude síť poskytovat výstupní vektor podle vstupního vektoru. Tento výstupní vektor je porovnán s požadovaným výstupním vektorem. Pokud existuje rozdíl, váhy se změní. Tento proces pokračuje, dokud se skutečný výstup neshoduje s požadovaným výstupem.
Při učení bez dozoru síť sama identifikuje vzory a funkce ze vstupních dat a vztah pro vstupní data. V tomto učení se vstupní vektory podobných typů kombinují a vytvářejí shluky. Když síť získá nový vstupní vzor, poskytne výstup specifikující třídu, do které tento vstupní vzor patří. Posilovací učení přijímá určitou zpětnou vazbu z okolí. Poté síť změní váhy. To jsou způsoby, jak trénovat neuronové sítě. Celkově neuronové sítě pomáhají řešit různé problémy s rozpoznáváním vzorů.
Co je hluboké učení?
Před hlubokým učením je důležité probrat strojové učení. Umožňuje počítači učit se bez explicitního naprogramování. Jinými slovy, pomáhá vytvářet samoučící se algoritmy pro analýzu dat a rozpoznávání vzorců pro rozhodování. Obecné strojové učení má ale určitá omezení. Za prvé, je obtížné pracovat s vysoce rozměrnými daty nebo extrémně velkým souborem vstupů a výstupů. Může být také obtížné provést extrakci funkcí.
Hluboké učení tyto problémy řeší. Jde o speciální typ strojového učení. Pomáhá vytvářet učební algoritmy, které mohou fungovat podobně jako lidský mozek. Hluboké neuronové sítě a rekurentní neuronové sítě jsou některé architektury hlubokého učení. Hluboká neuronová síť je neuronová síť s více skrytými vrstvami. Rekurentní neuronové sítě používají paměť ke zpracování sekvencí vstupů.
Jaký je rozdíl mezi neuronovou sítí a hlubokým učením?
Neurální síť je systém, který funguje podobně jako neurony v lidském mozku, aby mohl rychleji provádět různé výpočetní úlohy. Hluboké učení je speciální typ strojového učení, který napodobuje učební přístup, který lidé používají k získávání znalostí. Neuronová síť je metoda, jak dosáhnout hlubokého učení. Na druhou stranu, Deep Leaning je speciální forma Machine Leaning. Toto je hlavní rozdíl mezi neuronovou sítí a hlubokým učením
Shrnutí – Neuronová síť vs hluboké učení
Rozdíl mezi neuronovou sítí a hlubokým učením je v tom, že neuronová síť funguje podobně jako neurony v lidském mozku a rychleji provádí různé výpočetní úkoly, zatímco hluboké učení je speciální typ strojového učení, které napodobuje přístup k učení, který lidé používají k získání znalost.
