Tekniikan kehityksen myötä olemme löytäneet uusia tapoja ja menetelmiä, jotka auttavat meitä ratkaisemaan ongelmiamme. Vaikka teknologia ja teknologiaan liittyvä kehitys ovat helpottaneet elämäämme, on uudempien termien käyttöönoton myötä hämmennystä niiden kirjaimellisen merkityksen ymmärtämisessä ja niiden erottamisessa noussut meille haastava tehtävä. Sama skenaario termien kanssa: syvä oppiminen ja hermoverkko. Niitä tulkitaan usein väärin ja käytetään väärin.
Syväoppiminen vs hermoverkko
Ero syvän oppimisen ja hermoverkkojen välillä on se, että syväoppiminen määritellään syväksi hermoverkoksi, joka koostuu useista eri kerroksista ja jokainen kerros sisältää monia erilaisia solmuja. Neuraaliverkko auttaa sinua suorittamaan tehtäväsi pienemmällä tarkkuudella, kun taas syväoppimisessa, useiden kerrosten läsnäolon ansiosta, tehtäväsi suoritetaan tehokkaasti. Neuraaliverkko vaatii vähemmän aikaa verkon kouluttamiseen, koska se on vähemmän monimutkainen, kun taas saatat vaatia paljon aikaa syvän oppimisverkoston kouluttamiseen.
Syväoppiminen on koneoppimisen osajoukko, joka antaa järjestelmälle kyvyn toimia kuten ihmisaivot ja jäljitellä malleja, joita aivomme tekevät päätöksenteossa. Syväoppimisjärjestelmä oppii tarkkailemalla erilaista dataa ja kaavoja ja tekemällä niistä johtopäätöksiä. Syväoppiminen on syvä hermoverkko, joka koostuu useista eri kerroksista ja jokainen kerros sisältää monia erilaisia solmuja.
Neuroverkot perustuvat aivoissamme oleviin algoritmeihin, jotka auttavat niiden toimintaa. Neuraaliverkko tulkitsee numeerisia kuvioita, jotka voivat olla vektorien muodossa. Nämä vektorit käännetään hermoverkkojen avulla. Pääasiallinen neuroverkon työ on tietojen luokittelu ja ryhmittely samankaltaisuuksien perusteella. Hermoverkon tärkein etu on, että se sopeutuu helposti muuttuvaan lähtömalliin, eikä sinun tarvitse muokata sitä joka kerta antamasi syötteen perusteella.
Vertailutaulukko syvän oppimisen ja hermoverkon välillä
| Vertailuparametrit | Syväoppiminen | Neuraaliverkko |
| Määritelmä | Syväoppiminen on koneoppimisen osajoukko, joka antaa järjestelmälle kyvyn toimia kuten ihmisaivot ja jäljitellä malleja, joita aivomme tekevät päätöksenteossa | Neuroverkot perustuvat aivoissamme oleviin algoritmeihin, jotka auttavat niiden toimintaa. Neuraaliverkko tulkitsee numeerisia kuvioita, jotka voivat olla vektorien muodossa |
| Arkkitehtuurit | 1. Konvoluutiohermoverkko2. Toistuva hermoverkko3. Valvomaton esikoulutettu verkko4. Rekursiivinen hermoverkko | 1. Toistuva hermoverkko2. Symmetrisesti yhdistetty hermoverkko3. Yksikerroksinen Feed-Forward-verkko |
| Tulkintavoima | Syväoppimisverkosto tulkitsee tehtäväsi tehokkaammin. | Neuroverkko tulkitsee tehtäväsi heikosti. |
| Mukana olevat komponentit | Suuri PSU, GPU, valtava RAM | Neuronit, oppimisnopeus, yhteydet, leviämisfunktiot, paino |
| Kestetty aika | Verkoston kouluttaminen voi viedä paljon aikaa. | Koska se on vähemmän monimutkainen, verkoston kouluttamiseen tarvittava aika on hyvin lyhyt. |
| Esitys | Korkea suorituskyky | Alhainen suorituskyky |
Mitä syväoppiminen on?
Syväoppiminen on koneoppimisen osajoukko, joka tarjoaa järjestelmälle kyvyn toimia kuten ihmisaivot ja jäljitellä malleja, joita aivomme tekevät päätöksenteossa. Syväoppimisjärjestelmä oppii tarkkailemalla erilaista dataa ja kaavoja ja tekemällä niistä johtopäätöksiä. Syväoppiminen on syvä hermoverkko, joka koostuu useista eri kerroksista ja jokainen kerros sisältää monia erilaisia solmuja.
Syväoppimisjärjestelmän eri osat ovat suuri PSU, GPU ja valtava RAM. Koska tämän verkon rakentaminen on melko monimutkaista, verkoston kouluttaminen vie paljon aikaa ja vaivaa. Arkkitehtuurit, jotka muodostavat syvän oppimisen perustan, ovat konvoluutiohermoverkot, toistuvat hermoverkot, valvomattomat esikoulutetut verkot ja rekursiivinen hermoverkko.
Mikä on hermoverkko?
Neuroverkot, kuten nimestä voi päätellä, perustuvat ihmiskehossa olevien hermosolujen toimintaan. Tämä järjestelmä toimii samalla tavalla kuin neuronien ketju, joka vastaanottaa tietoa ja käsittelee sitä ihmisissä. Neuroverkot perustuvat algoritmeihin, jotka ovat läsnä aivoissamme (hermosoluissa) ja auttavat niiden toiminnassa.
Neuraaliverkko tulkitsee numeerisia kuvioita, jotka voivat olla vektorien muodossa. Nämä vektorit käännetään hermoverkkojen avulla. Pääasiallinen neuroverkon työ on tietojen luokittelu ja ryhmittely samankaltaisuuksien perusteella. Hermoverkon tärkein etu on, että se sopeutuu helposti muuttuvaan lähtömalliin, eikä sinun tarvitse muokata sitä joka kerta antamasi syötteen perusteella.
Tärkeimmät erot syvän oppimisen ja hermoverkon välillä
Johtopäätös
Syväoppimisen ja hermoverkkojen välillä on paljon samankaltaisuutta, ja siksi näiden kahden erottamisesta tulee toisinaan vaikeaa. Toisaalta hermoverkot suorittavat tehtävänsä neuronien avulla. Syväoppiminen perustuu tietyn tietojoukon tarkkailuun ja sen perusteella johtopäätösten tekemiseen. Näiden järjestelmien arkkitehtoninen rakenne ja toiminta vaihtelevat suuresti, ja se on tärkein seikka, joka erottaa nämä kaksi toisistaan.
