С развитием технологий мы открыли новые пути и методы, которые помогают нам в решении наших проблем. Хотя технологии и разработки, связанные с технологиями, помогли облегчить нашу жизнь, с введением новых терминов затруднение в понимании их буквального значения и различении между ними стало для нас сложной задачей. То же самое с терминами: глубокое обучение и нейронная сеть. Их часто неверно истолковывают и используют неверно.
Глубокое обучение против нейронной сети
Разница между глубоким обучением и нейронными сетями заключается в том, что глубокое обучение определяется как глубокая нейронная сеть, состоящая из множества разных уровней, и каждый уровень состоит из множества разных узлов. Нейронная сеть помогает вам выполнять вашу задачу с меньшей точностью, в то время как при глубоком обучении из-за наличия нескольких уровней ваша задача выполняется эффективно. Нейронная сеть требует меньше времени для обучения сети, поскольку она менее сложна, в то время как вам может потребоваться много времени для обучения вашей сети глубокого обучения.
Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое дает системе возможность функционировать как человеческий мозг и имитировать шаблоны, которые наш мозг использует для принятия решений. Система глубокого обучения учится, наблюдая за различными типами и моделями данных и делая на их основе выводы. Глубокое обучение - это глубокая нейронная сеть, состоящая из множества разных слоев, каждый из которых состоит из множества разных узлов.
Нейронные сети основаны на алгоритмах, которые присутствуют в нашем мозгу и помогают в его работе. Нейронная сеть интерпретирует числовые шаблоны, которые могут быть представлены в виде векторов. Эти векторы переводятся с помощью нейронных сетей. Основная работа, которую выполняет нейронная сеть, - это классификация и группировка данных на основе сходства. Самым важным преимуществом нейронной сети является то, что она может легко адаптироваться к изменяющемуся шаблону вывода, и вам не нужно изменять ее каждый раз на основе вводимых вами входных данных.
Таблица сравнения глубокого обучения и нейронной сети
| Параметры сравнения | Глубокое обучение | Нейронная сеть |
| Определение | Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое дает системе возможность функционировать как человеческий мозг и имитировать шаблоны, которые наш мозг использует для принятия решений. | Нейронные сети основаны на алгоритмах, которые присутствуют в нашем мозгу и помогают в его работе. Нейронная сеть интерпретирует числовые шаблоны, которые могут быть представлены в виде векторов. |
| Архитектура | 1. Сверточная нейронная сеть 2. Рекуррентная нейронная сеть 3. Неконтролируемая предварительно обученная сеть 4. Рекурсивная нейронная сеть | 1. Рекуррентная нейронная сеть 2. Симметрично связанная нейронная сеть 3. Однослойная сеть прямого распространения |
| Сила интерпретации | Сеть глубокого обучения интерпретирует вашу задачу с большей эффективностью. | Нейронная сеть плохо интерпретирует вашу задачу. |
| Участвующие компоненты | Большой блок питания, графический процессор, огромная оперативная память | Нейроны, скорость обучения, связи, функции распространения, вес |
| Затраченное время | Обучение сети может занять много времени. | Поскольку он менее сложен, время, необходимое для обучения сети, значительно меньше. |
| Представление | Высокая производительность | Низкая производительность |
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое дает системе возможность функционировать как человеческий мозг и имитировать шаблоны, которые наш мозг использует для принятия решений. Система глубокого обучения учится, наблюдая за различными типами и моделями данных и делая на их основе выводы. Глубокое обучение - это глубокая нейронная сеть, состоящая из множества разных слоев, каждый из которых состоит из множества разных узлов.
Различные компоненты системы глубокого обучения - это большой блок питания, графический процессор и огромная оперативная память. Поскольку создание этой сети довольно сложно, обучение сети требует много времени и усилий. Архитектуры, которые составляют основу глубокого обучения, - это сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, неконтролируемые предварительно обученные сети и рекурсивная нейронная сеть.
Что такое нейронная сеть?
Нейронные сети, как следует из названия, основаны на функционировании нейронов, присутствующих в человеческом теле. Эта система работает аналогично цепочке нейронов, которые получают информацию и обрабатывают ее у человека. Нейронные сети основаны на алгоритмах, которые присутствуют в нашем мозгу (нейронах) и помогают в его работе.
Нейронная сеть интерпретирует числовые шаблоны, которые могут быть представлены в виде векторов. Эти векторы переводятся с помощью нейронных сетей. Основная работа, которую выполняет нейронная сеть, - это классификация и группировка данных на основе сходства. Самым важным преимуществом нейронной сети является то, что она может легко адаптироваться к изменяющемуся шаблону вывода, и вам не нужно изменять ее каждый раз на основе вводимых вами входных данных.
Основные различия между глубоким обучением и нейронной сетью
Вывод
Между глубоким обучением и нейронными сетями много общего, и поэтому иногда становится трудной задачей провести различие между ними. С одной стороны, нейронные сети выполняют свои задачи с помощью нейронов. Глубокое обучение основано на наблюдении за заданным набором данных и составлении на их основе выводов. Архитектурное построение и функционирование этих систем сильно различаются, и это главный момент, который отличает эти две системы.
