Nevrale nettverk og dyp læring brukes om hverandre, men de er forskjellige.
Kunstig intelligens har blitt en integrert del av hverdagen vår i dagens teknologidrevne verden. Selv om noen mennesker bruker nevrale nettverk og dyp læring om hverandre, varierer deres fremskritt, funksjoner og applikasjoner.
Så hva er nevrale nettverk og dyplæringsmodeller, og hvordan er de forskjellige?
Hva er nevrale nettverk?
Nevrale nettverk, også kjent som nevrale nett, er modellert etter den menneskelige hjernen. De analyserer komplekse data, fullfører matematiske operasjoner, ser etter mønstre og bruker informasjonen som samles inn til å lage spådommer og klassifiseringer. Og akkurat som hjernen, har AI-nevrale nettverk en grunnleggende funksjonell enhet kjent som nevronet. Disse nevronene, også kalt noder, overfører informasjon i nettverket.
Et grunnleggende nevralt nettverk har sammenkoblede noder i input-, skjulte og output-lagene. Inndatalaget behandler og analyserer informasjon før det sendes til neste lag.
Det skjulte laget mottar data fra inndatalaget eller andre skjulte lag. Deretter behandler og analyserer det skjulte laget dataene videre ved å bruke et sett med matematiske operasjoner for å transformere og trekke ut relevante funksjoner fra inndataene.
Det er utdatalaget som leverer den endelige informasjonen ved å bruke de utpakkede funksjonene. Dette laget kan ha én eller flere noder, avhengig av datainnsamlingstypen. For binær klassifisering – et ja/nei-problem – vil utgangen ha én node som presenterer et 1 eller 0 resultat.
Det finnes forskjellige typer AI-nevrale nettverk.
1. FeedForward Neural Network
Feedforward nevrale nettverk, mest brukt til ansiktsgjenkjenning, overfører informasjon i én retning. Dette betyr at hver node i ett lag er koblet til hver node i det neste laget, med informasjon som flyter ensrettet til den når utgangsnoden. Dette er en av de enkleste typene nevrale nettverk.
2. Tilbakevendende nevrale nettverk
Denne formen for nevrale nettverk hjelper teoretisk læring. Tilbakevendende nevrale nettverk brukes til sekvensielle data, som naturlig språk og lyd. De brukes også til tekst-til-tale-applikasjoner for Android og iPhones. Og i motsetning til feedforward nevrale nettverk som behandler informasjon i én retning, bruker tilbakevendende nevrale nettverk data fra prosesjonneuronen og sender den tilbake til nettverket.
Dette returalternativet er kritisk når systemet utgir feil spådommer. Tilbakevendende nevrale nettverk kan forsøke å finne årsaken til feil utfall og justere deretter.
3. Konvolusjonelt nevralt nettverk
Tradisjonelle nevrale nettverk er designet for å behandle innganger i fast størrelse, men konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) kan behandle data av forskjellige dimensjoner. CNN-er er ideelle for å klassifisere visuelle data som bilder og videoer med forskjellige oppløsninger og sideforhold. De er også svært nyttige for bildegjenkjenningsapplikasjoner.
4. Dekonvolusjonelt nevralt nettverk
Dette nevrale nettverket er også kjent som et transponert konvolusjonelt nevralt nettverk. Det er det motsatte av et konvolusjonelt nettverk.
I et konvolusjonelt nevralt nettverk behandles inngangsbilder gjennom konvolusjonslag for å trekke ut viktige funksjoner. Denne utgangen blir deretter behandlet gjennom en serie med tilkoblede lag, som utfører klassifisering – og tildeler et navn eller etikett til et inngangsbilde basert på dets funksjoner. Dette er nyttig for objektidentifikasjon og bildesegmentering.
Imidlertid, i et dekonvolusjonelt nevralt nettverk, blir funksjonskartet som tidligere var en utgang inngangen. Dette funksjonskartet er et tredimensjonalt utvalg av verdier og er utspolet for å danne det originale bildet med en økt romlig oppløsning.
5. Modulært nevralt nettverk
Dette nevrale nettverket kombinerer sammenkoblede moduler, som hver utfører en spesifikk deloppgave. Hver modul i et modulbasert nettverk består av et nevralt nettverk som er klargjort for å takle en deloppgave som talegjenkjenning eller språkoversettelse.
Modulære nevrale nettverk er tilpasningsdyktige og nyttige for håndtering av input med vidt varierende data.
Hva er dyp læring?
Deep learning, en underkategori av maskinlæring, innebærer å trene nevrale nettverk til å automatisk lære og utvikle seg uavhengig uten å være programmert til å gjøre det.
Er dyp læring kunstig intelligens? Ja. Det er drivkraften bak mange AI-applikasjoner og automatiseringstjenester, og hjelper brukere med å utføre oppgaver med lite menneskelig innblanding. ChatGPT er en av disse AI-applikasjonene med flere praktiske bruksområder.
Det er mange skjulte lag mellom input- og output-lagene til dyp læring. Dette gjør at nettverket kan utføre ekstremt komplekse operasjoner og kontinuerlig lære mens datarepresentasjonene passerer gjennom lagene.
Dyplæring har blitt brukt på bildegjenkjenning, talegjenkjenning, videosyntese og narkotikafunn. I tillegg har den blitt brukt på komplekse kreasjoner, som selvkjørende biler, som bruker dype læringsalgoritmer for å identifisere hindringer og navigere perfekt rundt dem.
Du må mate store mengder merkede data inn i nettverket for å trene en dyplæringsmodell. Dette er når tilbakeforplantning skjer: justering av vektene og skjevhetene til nettverkets nevroner til det nøyaktig kan forutsi utgangen for nye inngangsdata.
Nevrale nettverk vs. Deep Learning: Forskjeller forklart
Nevrale nettverk og dyplæringsmodeller er undergrupper av maskinlæring. Imidlertid er de forskjellige på forskjellige måter.
Lag
Nevrale nettverk består vanligvis av et input-, skjult- og utgangslag. I mellomtiden omfatter dyplæringsmodeller flere lag med nevrale nettverk.
omfang
Selv om dyplæringsmodeller inkluderer nevrale nettverk, forblir de et konsept som er forskjellig fra nevrale nettverk. Anvendelser av nevrale nettverk inkluderer mønstergjenkjenning, ansiktsidentifikasjon, maskinoversettelse og sekvensgjenkjenning.
I mellomtiden kan du bruke dyplæringsnettverk for håndtering av kunderelasjoner, tale- og språkbehandling, bildegjenoppretting, medikamentoppdagelse og mer.
Utvinning av funksjoner
Nevrale nettverk krever menneskelig inngripen, ettersom ingeniører manuelt må bestemme hierarkiet av funksjoner. Imidlertid kan dyplæringsmodeller automatisk bestemme hierarkiet av funksjoner ved å bruke merkede datasett og ustrukturerte rådata.
Opptreden
Nevrale nettverk tar mindre tid å trene, men har lavere nøyaktighet sammenlignet med dyp læring; dyp læring er mer komplekst. Også nevrale nettverk er kjent for å tolke oppgaver dårlig til tross for rask fullføring.
Beregning
Deep learning er et komplekst nevralt nettverk som kan klassifisere og tolke rådata med lite menneskelig inngripen, men som krever flere beregningsressurser. Nevrale nettverk er en enklere undergruppe av maskinlæring som kan trenes ved hjelp av mindre datasett med færre beregningsressurser, men deres evne til å behandle komplekse data er begrenset.
Nevrale nettverk er ikke det samme som dyp læring
Selv om de brukes om hverandre, er nevrale og dype læringsnettverk forskjellige. De har forskjellige metoder for trening og grader av nøyaktighet. Ikke desto mindre er dyplæringsmodeller mer avanserte og gir resultater med høyere nøyaktighet, ettersom de kan lære uavhengig med lite menneskelig innblanding.