Нейронные сети и глубокое обучение взаимозаменяемы, но это разные вещи.
Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни в современном мире, управляемом технологиями. Хотя некоторые люди используют нейронные сети и глубокое обучение взаимозаменяемо, их достижения, функции и приложения различаются.
Так что же такое нейронные сети и модели глубокого обучения и чем они отличаются?
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети, также известные как нейронные сети, созданы по образцу человеческого мозга.. Они анализируют сложные данные, выполняют математические операции, ищут закономерности и используют собранную информацию для предсказаний и классификаций. И так же, как мозг, нейронные сети ИИ имеют базовую функциональную единицу, известную как нейрон. Эти нейроны, также называемые узлами, передают информацию внутри сети.
Базовая нейронная сеть имеет взаимосвязанные узлы во входном, скрытом и выходном слоях. Входной уровень обрабатывает и анализирует информацию перед отправкой на следующий уровень.
Скрытый слой получает данные от входного слоя или других скрытых слоев. Затем скрытый слой дополнительно обрабатывает и анализирует данные, применяя набор математических операций для преобразования и извлечения соответствующих функций из входных данных.
Это выходной слой, который предоставляет окончательную информацию с использованием извлеченных признаков. Этот уровень может иметь один или несколько узлов, в зависимости от типа сбора данных. Для бинарной классификации — проблемы «да/нет» — на выходе будет один узел, представляющий результат 1 или 0.
Существуют различные типы нейронных сетей ИИ.
1. Нейронная сеть FeedForward
Нейронные сети с прямой связью, в основном используемые для распознавания лиц, передают информацию в одном направлении. Это означает, что каждый узел на одном уровне связан с каждым узлом на следующем уровне, при этом информация течет в одном направлении, 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 звук. Они также используются для приложения для преобразования текста в речь для Android и айфоны. И в отличие от нейронных сетей с прямой связью, которые обрабатывают информацию в одном направлении, рекуррентные нейронные сети используют данные от нейрона-процессора и отправляют их обратно в сеть.
Этот вариант возврата имеет решающее значение в тех случаях, когда система выдает неверные прогнозы. Рекуррентные нейронные сети могут попытаться найти причину неправильных результатов и соответствующим образом скорректировать.
3. Сверточная 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 разного разрешения и соотношения сторон. Они также очень полезны для приложений распознавания изображений.
4. Деконволюционная нейронная сеть
Эта нейронная сеть также известна как транспонированная сверточная нейронная сеть. Это противоположность сверточной сети.
В сверточной нейронной сети входные изображения обрабатываются с помощью сверточных слоев для извлечения важных функций. Этот вывод затем обрабатывается через серию связанных слоев, которые выполняют классификацию — присвоение имени или метки входному изображению на основе его характеристик. Это полезно для идентификации объектов и сегментации изображений.
Однако в деконволюционной нейронной сети карта объектов, которая раньше была выходной, становится входной. Эта карта объектов представляет собой трехмерный массив значений и не используется для формирования исходного изображения с повышенным 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, предназначенной для решения подзадач, таких как распознавание речи или языковой перевод.
Модульные нейронные сети адаптируются и полезны для обработки входных данных с самыми разными данными.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение, подкатегория машинного обучения, включает обучение нейронных сетей автоматическому обучению и независимому развитию без программирования.
Является ли глубокое обучение искусственным интеллектом? Да. Это движущая сила многих приложений ИИ и сервисов автоматизации, помогающая пользователям выполнять задачи с минимальным вмешательством человека. ChatGPT — одно из тех приложений ИИ, которое имеет несколько практических применений..
Между входным и выходным слоями глубокого обучения есть много скрытых слоев. Это позволяет сети выполнять чрезвычайно сложные операции и постоянно обучаться, когда представления данных проходят через уровни.
Глубокое обучение применялось для распознавания изображений, распознавания речи, синтеза видео и открытия лекарств. Кроме того, он применялся к сложным творениям, таким как самоуправляемые автомобили, которые используют алгоритмы глубокого обучения для выявления препятствий и идеальной навигации по ним.
Вы должны передавать в сеть большие объемы размеченных данных для обучения модели глубокого обучения. Это когда происходит обратное распространение: корректировка весов и смещений нейронов сети до тех пор, пока она не сможет точно предсказать выходные данные для новых входных данных.
Нейронные сети против. Глубокое обучение: объяснение различий
Нейронные сети и модели глубокого обучения являются подмножествами машинного обучения. Однако они различаются по-разному.
Слои
Нейронные сети обычно состоят из входного, скрытого и выходного слоев. Между тем, модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев нейронных сетей.
Объем
Хотя модели глубокого обучения включают нейронные сети, они остаются концепцией, отличной от нейронных сетей. Приложения нейронных сетей включают распознавание образов, идентификацию лиц, машинный перевод и распознавание последовательностей.
Между тем, вы можете использовать сети глубокого обучения для управления взаимоотношениями с клиентами, обработки речи и языка, восстановления изображений, поиска лекарств и многого другого.
Извлечение признаков
Нейронные сети требуют вмешательства человека, так как инженеры должны вручную определять иерархию функций. Однако модели глубокого обучения могут автоматически определять иерархию функций, используя помеченные наборы данных и неструктурированные необработанные данные.
Производительность
Нейронные сети требуют меньше времени для обучения, но имеют более низкую точность по сравнению с глубоким обучением; глубокое обучение является более сложным. Также известно, что нейронные сети плохо интерпретируют задачи, несмотря на быстрое выполнение.
Вычисление
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 можно обучать, используя меньшие наборы 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 взаимозаменяемо, они различны. У них разные методы обучения и степени точности. Тем не менее, модели глубокого обучения являются более продвинутыми и дают результаты с более высокой точностью, поскольку они могут обучаться независимо с минимальным вмешательством человека.