Nevronske mreže vs. Globoko učenje: v čem se razlikujejo?

Umetna inteligenca je postala sestavni del našega vsakdana v današnjem svetu, ki ga poganja tehnologija. Čeprav nekateri ljudje uporabljajo nevronske mreže in globoko učenje zamenljivo, se njihov napredek, funkcije in aplikacije razlikujejo.

Kaj so torej nevronske mreže in modeli globokega učenja in v čem se razlikujejo?

Kaj so nevronske mreže?

Nevronske mreže, znane tudi kot nevronske mreže, so oblikovane po vzoru človeških možganov. Analizirajo zapletene podatke, izvajajo matematične operacije, iščejo vzorce in uporabljajo zbrane informacije za napovedi in klasifikacije. In tako kot možgani imajo nevronske mreže AI osnovno funkcionalno enoto, imenovano nevron. Ti nevroni, imenovani tudi vozlišča, prenašajo informacije znotraj omrežja.

Osnovna nevronska mreža ima med seboj povezana vozlišča v vhodnem, skritem in izhodnem sloju. Vhodna plast obdela in analizira informacije, preden jih pošlje naslednji plasti.

Skrita plast prejema podatke iz vhodne plasti ali drugih skritih plasti. Nato skrita plast nadalje obdeluje in analizira podatke z uporabo nabora matematičnih operacij za preoblikovanje in ekstrahiranje ustreznih funkcij iz vhodnih podatkov.

To je izhodna plast, ki zagotavlja končne informacije z uporabo ekstrahiranih funkcij. Ta plast ima lahko eno ali več vozlišč, odvisno od vrste zbiranja podatkov. Za binarno klasifikacijo – problem da/ne – bo imel izhod eno vozlišče, ki predstavlja rezultat 1 ali 0.

Obstajajo različne vrste nevronskih mrež AI.

1. Nevronska mreža FeedForward

Feedforward nevronske mreže, ki se večinoma uporabljajo za prepoznavanje obraza, prenašajo informacije v eno smer. To pomeni, da je vsako vozlišče v eni plasti povezano z vsakim vozliščem v naslednji plasti, pri čemer informacije tečejo enosmerno, dokler ne dosežejo izhodnega vozlišča. To je ena najpreprostejših vrst nevronskih mrež.

2. Ponavljajoča se nevronska mreža

Ta oblika nevronske mreže pomaga pri teoretičnem učenju. Ponavljajoče se nevronske mreže se uporabljajo za zaporedne podatke, kot sta naravni jezik in zvok. Uporabljajo se tudi za aplikacije za pretvorbo besedila v govor za Android in telefoni iPhone. V nasprotju s povratnimi nevronskimi mrežami, ki obdelujejo informacije v eni smeri, ponavljajoče se nevronske mreže uporabljajo podatke iz procesnega nevrona in jih pošiljajo nazaj v omrežje.

Ta možnost vračanja je kritična v primerih, ko sistem izda napačne napovedi. Ponavljajoče se nevronske mreže lahko poskušajo najti razlog za nepravilne rezultate in se ustrezno prilagoditi.

3. Konvolucijska nevronska mreža

Tradicionalne nevronske mreže so bile zasnovane za obdelavo vhodnih podatkov fiksne velikosti, vendar konvolucijske nevronske mreže (CNN) lahko obdelujejo podatke različnih dimenzij. CNN so idealni za razvrščanje vizualnih podatkov, kot so slike in videi različnih ločljivosti in razmerij stranic. Zelo uporabni so tudi za aplikacije za prepoznavanje slik.

4. Dekonvolucijska nevronska mreža

Ta nevronska mreža je znana tudi kot transponirana konvolucijska nevronska mreža. Je nasprotje konvolucijske mreže.

V konvolucijski nevronski mreži se vhodne slike obdelajo skozi konvolucijske plasti, da se izločijo pomembne značilnosti. Ta izhod je nato obdelan prek niza povezanih plasti, ki izvajajo klasifikacijo – dodeljevanje imena ali oznake vhodni sliki na podlagi njenih značilnosti. To je uporabno za identifikacijo objektov in segmentacijo slike.

Vendar pa v dekonvolucijski nevronski mreži zemljevid funkcij, ki je bil prej izhod, postane vhod. Ta zemljevid funkcij je tridimenzionalna matrika vrednosti in je nerazvita, da tvori izvirno sliko s povečano prostorsko ločljivostjo.

5. Modularna nevronska mreža

Ta nevronska mreža združuje med seboj povezane module, od katerih vsak opravlja določeno podnalogo. Vsak modul v modularnem omrežju je sestavljen iz nevronske mreže, pripravljene za reševanje podnalog, kot je prepoznavanje govora ali jezikovno prevajanje.

Modularne nevronske mreže so prilagodljive in uporabne za obdelavo vnosa z zelo različnimi podatki.

Kaj je globoko učenje?

Globoko učenje, podkategorija strojnega učenja, vključuje usposabljanje nevronskih mrež za samodejno učenje in neodvisen razvoj, ne da bi bile za to programirane.

Ali je globoko učenje umetna inteligenca? ja Je gonilna sila mnogih aplikacij AI in storitev avtomatizacije, ki uporabnikom pomaga pri izvajanju nalog z malo človeškega posredovanja. ChatGPT je ena od tistih aplikacij AI z več praktičnimi uporabami.

Med vhodno in izhodno plastjo globokega učenja je veliko skritih plasti. To omogoča omrežju, da izvaja izjemno zapletene operacije in se nenehno uči, ko predstavitve podatkov prehajajo skozi plasti.

Globoko učenje je bilo uporabljeno za prepoznavanje slik, prepoznavanje govora, video sintezo in odkritja zdravil. Poleg tega je bil uporabljen za kompleksne stvaritve, kot so samovozeči avtomobili, ki uporabljajo algoritme globokega učenja za prepoznavanje ovir in popolno navigacijo okoli njih.

Za usposabljanje modela globokega učenja morate v omrežje vnesti velike količine označenih podatkov. Takrat pride do povratnega širjenja: prilagajanje uteži in pristranskosti omrežnih nevronov, dokler ne more natančno predvideti izhoda za nove vhodne podatke.

Nevronske mreže vs. Globoko učenje: razložene razlike

Nevronske mreže in modeli globokega učenja so podskupine strojnega učenja. Vendar se razlikujejo na različne načine.

Plasti

Nevronske mreže so običajno sestavljene iz vhodne, skrite in izhodne plasti. Medtem pa modeli globokega učenja obsegajo več plasti nevronskih mrež.

Obseg

Čeprav modeli globokega učenja vključujejo nevronske mreže, ostajajo koncept, ki se razlikuje od nevronskih mrež. Aplikacije nevronskih mrež vključujejo prepoznavanje vzorcev, identifikacijo obrazov, strojno prevajanje in prepoznavanje zaporedij.

Medtem lahko uporabljate omrežja za globoko učenje za upravljanje odnosov s strankami, obdelavo govora in jezika, obnavljanje slik, odkrivanje zdravil in drugo.

Ekstrakcija funkcij

Nevronske mreže zahtevajo človeško posredovanje, saj morajo inženirji ročno določiti hierarhijo funkcij. Vendar lahko modeli globokega učenja samodejno določijo hierarhijo funkcij z uporabo označenih naborov podatkov in nestrukturiranih neobdelanih podatkov.

Izvedba

Nevronske mreže potrebujejo manj časa za usposabljanje, vendar imajo nižjo natančnost v primerjavi z globokim učenjem; globoko učenje je bolj zapleteno. Poleg tega je znano, da nevronske mreže slabo interpretirajo naloge kljub hitremu zaključku.

Računanje

Globoko učenje je kompleksna nevronska mreža, ki lahko razvršča in interpretira neobdelane podatke z malo človeškega posredovanja, vendar zahteva več računalniških virov. Nevronske mreže so enostavnejša podmnožica strojnega učenja, ki jo je mogoče učiti z uporabo manjših naborov podatkov z manj računalniškimi viri, vendar je njihova zmožnost obdelave kompleksnih podatkov omejena.

Nevronske mreže niso isto kot globoko učenje

Čeprav se uporabljata izmenično, sta nevronska in globoko učna omrežja različni. Imajo različne metode usposabljanja in stopnje natančnosti. Kljub temu so modeli globokega učenja naprednejši in dajejo rezultate z večjo natančnostjo, saj se lahko učijo neodvisno z malo človeškega vmešavanja.