Ključna razlika između neuronske mreže i dubokog učenja je u tome što neuronska mreža djeluje slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljala različite računske zadatke dok je duboko učenje posebna vrsta mašinskog učenja koja imitira pristup učenju koji ljudi koriste steknite znanje.
Neuronska mreža pomaže u izgradnji prediktivnih modela za rješavanje složenih problema. S druge strane, duboko učenje je dio mašinskog učenja. Pomaže u razvoju prepoznavanja govora, prepoznavanja slika, obrade prirodnog jezika, sistema preporuka, bioinformatike i još mnogo toga. Neuralna mreža je metoda za implementaciju dubokog učenja.
Šta je neuronska mreža?
Biološki neuroni su inspiracija za neuronske mreže. Postoje milioni neurona u ljudskom mozgu i proces informacija od jednog do drugog neurona. Neuralne mreže koriste ovaj scenario. Oni stvaraju kompjuterski model sličan mozgu. Može obavljati složene računske zadatke brže od uobičajenog sistema.
Slika 01: dijagram bloka neuronske mreže
U neuronskoj mreži, čvorovi se međusobno povezuju. Svaka veza ima težinu. Kada su ulazi u čvorove x1, x2, x3, … i odgovarajuće težine su w1, w2, w3, … tada je neto ulaz (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Nakon primjene neto ulaza na funkciju aktivacije, daje izlaz. Funkcija aktivacije može biti linearna ili sigmoidna funkcija.
Y=F(y)
Ako se ovaj izlaz razlikuje od željenog, težina se ponovo podešava i ovaj proces se nastavlja dok se ne dobije željeni učinak. Ova težina ažuriranja se dešava prema algoritmu širenja unazad.
Postoje dvije topologije neuronske mreže koje se nazivaju feedforward i feedback. Mreže za prosljeđivanje nemaju povratnu spregu. Drugim riječima, signali teku samo od ulaza do izlaza. Mreže dalje se dijele na jednoslojne i višeslojne neuronske mreže.
Vrste mreže
U jednoslojnim mrežama, ulazni sloj se povezuje sa izlaznim slojem. Višeslojna neuronska mreža ima više slojeva između ulaznog i izlaznog sloja. Ti slojevi se nazivaju skriveni slojevi. Drugi tip mreže, a to su mreže povratnih informacija, imaju povratne putanje. Štaviše, postoji mogućnost prosljeđivanja informacija na obje strane.
Slika 02: Višeslojna neuronska mreža
Neuronska mreža uči modificiranjem težine veze između čvorova. Postoje tri tipa učenja, kao što su učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje s potkrepljenjem. U nadgledanom učenju, mreža će osigurati izlazni vektor prema ulaznom vektoru. Ovaj izlazni vektor se upoređuje sa željenim izlaznim vektorom. Ako postoji razlika, težine će se promijeniti. Ovaj proces se nastavlja sve dok se stvarni izlaz ne poklopi sa željenim izlazom.
U učenju bez nadzora, mreža sama identifikuje obrasce i karakteristike iz ulaznih podataka i odnos za ulazne podatke. U ovom učenju, ulazni vektori sličnih tipova se kombinuju da bi stvorili klastere. Kada mreža dobije novi ulazni obrazac, ona će dati izlaz koji specificira klasu kojoj taj ulazni obrazac pripada. Učenje s pojačanjem prihvaća neke povratne informacije iz okoline. Zatim mreža mijenja težine. To su metode za treniranje neuronske mreže. Sve u svemu, neuronske mreže pomažu u rješavanju različitih problema prepoznavanja obrazaca.
Šta je duboko učenje?
Prije dubokog učenja važno je razgovarati o mašinskom učenju. On daje mogućnost kompjuteru da uči bez eksplicitnog programiranja. Drugim riječima, pomaže u stvaranju samoučećih algoritama za analizu podataka i prepoznavanje obrazaca za donošenje odluka. Ali, opće mašinsko učenje ima neka ograničenja. Prvo, teško je raditi s podacima velikih dimenzija ili izuzetno velikim skupom ulaza i izlaza. Takođe bi moglo biti teško izvršiti ekstrakciju karakteristika.
Duboko učenje rješava ove probleme. To je posebna vrsta mašinskog učenja. Pomaže u izgradnji algoritama učenja koji mogu funkcionirati slično ljudskom mozgu. Duboke neuronske mreže i rekurentne neuronske mreže neke su arhitekture dubokog učenja. Duboka neuronska mreža je neuronska mreža sa više skrivenih slojeva. Rekurentne neuronske mreže koriste memoriju za obradu sekvenci ulaza.
Koja je razlika između neuronske mreže i dubokog učenja?
Neuralna mreža je sistem koji radi slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljao različite računske zadatke. Duboko učenje je posebna vrsta mašinskog učenja koja imitira pristup učenju koji ljudi koriste da bi stekli znanje. Neuralna mreža je metoda za postizanje dubokog učenja. S druge strane, duboko oslanjanje je poseban oblik oslanjanja na mašinu. Ovo je glavna razlika između neuronske mreže i dubokog učenja
Sažetak – Neuralna mreža protiv dubokog učenja
Razlika između neuronske mreže i dubokog učenja je u tome što neuronska mreža djeluje slično neuronima u ljudskom mozgu kako bi brže obavljala različite računske zadatke, dok je duboko učenje posebna vrsta mašinskog učenja koja imitira pristup učenju koji ljudi koriste da bi stekli znanje.
