Ključna razlika između neuronske mreže i dubokog učenja je u tome što neuronska mreža radi slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljala razne računske zadatke, dok je duboko učenje posebna vrsta strojnog učenja koje oponaša pristup učenju koji ljudi koriste steći znanje.
Neuronska mreža pomaže u izgradnji prediktivnih modela za rješavanje složenih problema. S druge strane, duboko učenje je dio strojnog učenja. Pomaže u razvoju prepoznavanja govora, prepoznavanja slika, obrade prirodnog jezika, sustava preporuka, bioinformatike i mnogih drugih. Neuronska mreža je metoda za implementaciju dubokog učenja.
Što je neuronska mreža?
Biološki neuroni su inspiracija za neuronske mreže. Postoje milijuni neurona u ljudskom mozgu i proces informacija od jednog neurona do drugog. Neuronske mreže koriste ovaj scenarij. Oni stvaraju računalni model sličan mozgu. Može obavljati složene računalne zadatke brže od uobičajenog sustava.
Slika 01: Blok dijagram neuronske mreže
U neuronskoj mreži, čvorovi se međusobno povezuju. Svaka veza ima težinu. Kada su ulazi u čvorove x1, x2, x3, … i odgovarajući ponderi su w1, w2, w3, … tada je neto unos (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Nakon primjene neto ulaza na aktivacijsku funkciju, ona daje izlaz. Aktivacijska funkcija može biti linearna ili sigmoidna funkcija.
Y=F(y)
Ako se ovaj izlaz razlikuje od željenog izlaza, težina se ponovno podešava i ovaj se proces nastavlja dok se ne dobije željeni učinak. Ova težina ažuriranja događa se u skladu s algoritmom povratnog širenja.
Postoje dvije topologije neuronske mreže koje se nazivaju feedforward i feedback. Feedforward mreže nemaju povratnu petlju. Drugim riječima, signali teku samo od ulaza do izlaza. Feedforward mreže dalje se dijele na jednoslojne i višeslojne neuronske mreže.
Vrste mreže
U jednoslojnim mrežama, ulazni sloj povezuje se s izlaznim slojem. Višeslojna neuronska mreža ima više slojeva između ulaznog i izlaznog sloja. Ti se slojevi nazivaju skriveni slojevi. Drugi tip mreže, a to su mreže s povratnom spregom, ima povratne staze. Štoviše, postoji mogućnost prosljeđivanja informacija na obje strane.
Slika 02: Višeslojna neuronska mreža
Neuronska mreža uči modificirajući težine veze između čvorova. Postoje tri vrste učenja, kao što su nadzirano učenje, nenadzirano učenje i učenje s potkrepljenjem. U nadziranom učenju, mreža će osigurati izlazni vektor prema ulaznom vektoru. Ovaj izlazni vektor se uspoređuje sa željenim izlaznim vektorom. Ako postoji razlika, težine će se promijeniti. Ovi procesi se nastavljaju dok se stvarni izlaz ne podudara sa željenim izlazom.
U nenadziranom učenju, mreža sama identificira obrasce i značajke iz ulaznih podataka i odnosa za ulazne podatke. U ovom učenju, ulazni vektori sličnih tipova kombiniraju se kako bi stvorili klastere. Kada mreža dobije novi ulazni uzorak, dat će izlaz specificirajući klasu kojoj taj ulazni uzorak pripada. Učenje s potkrepljenjem prihvaća neke povratne informacije iz okoline. Tada mreža mijenja težine. To su metode za treniranje neuronske mreže. Općenito, neuronske mreže pomažu u rješavanju raznih problema prepoznavanja uzoraka.
Što je duboko učenje?
Prije dubokog učenja važno je razgovarati o strojnom učenju. Daje mogućnost računalu da uči bez eksplicitnog programiranja. Drugim riječima, pomaže u stvaranju samoučećih algoritama za analizu podataka i prepoznavanje obrazaca za donošenje odluka. No, postoje neka ograničenja općeg strojnog učenja. Prvo, teško je raditi s visokodimenzionalnim podacima ili iznimno velikim skupom ulaza i izlaza. Također bi moglo biti teško izvršiti izdvajanje značajki.
Duboko učenje rješava ove probleme. To je posebna vrsta strojnog učenja. Pomaže u izgradnji algoritama učenja koji mogu funkcionirati slično ljudskom mozgu. Duboke neuronske mreže i rekurentne neuronske mreže neke su od arhitektura dubokog učenja. Duboka neuronska mreža je neuronska mreža s više skrivenih slojeva. Rekurentne neuronske mreže koriste memoriju za obradu nizova ulaza.
Koja je razlika između neuronske mreže i dubokog učenja?
Neuronska mreža je sustav koji radi slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljao razne računske zadatke. Duboko učenje je posebna vrsta strojnog učenja koja oponaša pristup učenju koji ljudi koriste za stjecanje znanja. Neuronska mreža je metoda za postizanje dubokog učenja. S druge strane, Deep Leaning je poseban oblik Machine Leaninga. Ovo je glavna razlika između neuronske mreže i dubokog učenja
Sažetak – Neuralna mreža nasuprot dubinskom učenju
Razlika između neuronske mreže i dubinskog učenja je u tome što neuronska mreža radi slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljala razne računske zadatke, dok je duboko učenje posebna vrsta strojnog učenja koje oponaša pristup učenju koji ljudi koriste za postizanje znanje.
