Dallimi kryesor midis rrjetit nervor dhe të mësuarit të thellë është se rrjeti nervor funksionon ngjashëm me neuronet në trurin e njeriut për të kryer detyra të ndryshme llogaritëse më shpejt, ndërsa mësimi i thellë është një lloj i veçantë i të mësuarit makinerie që imiton qasjen e të mësuarit që njerëzit përdorin për të. fitoni njohuri.
Rrjeti nervor ndihmon në ndërtimin e modeleve parashikuese për të zgjidhur probleme komplekse. Nga ana tjetër, mësimi i thellë është një pjesë e mësimit të makinës. Ndihmon në zhvillimin e njohjes së të folurit, njohjes së imazheve, përpunimit të gjuhës natyrore, sistemeve të rekomandimeve, bioinformatikës dhe shumë të tjera. Rrjeti nervor është një metodë për të zbatuar mësimin e thellë.
Çfarë është Rrjeti Neural?
Neuronet biologjike janë frymëzimi për rrjetet nervore. Ekzistojnë miliona neurone në trurin e njeriut dhe procesi i informacionit nga një neuron në tjetrin. Rrjetet nervore përdorin këtë skenar. Ata krijojnë një model kompjuteri të ngjashëm me një tru. Ai mund të kryejë detyra komplekse llogaritëse më shpejt se një sistem i zakonshëm.
Figura 01: Diagrami i bllokut të rrjetit nervor
Në një rrjet nervor, nyjet lidhen me njëra-tjetrën. Çdo lidhje ka një peshë. Kur hyrjet në nyjet janë x1, x2, x3, … dhe peshat përkatëse janë w1, w2, w3, … atëherë hyrja neto (y) është, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Pas aplikimit të hyrjes neto në funksionin e aktivizimit, ai jep daljen. Funksioni i aktivizimit mund të jetë funksion linear ose sigmoid.
Y=F(y)
Nëse kjo dalje është e ndryshme nga prodhimi i dëshiruar, pesha rregullohet përsëri dhe ky proces vazhdon deri në marrjen e rezultatit të dëshiruar. Kjo peshë përditësuese ndodh sipas algoritmit të përhapjes së pasme.
Ekzistojnë dy topologji të rrjeteve nervore të quajtura feedforward dhe feedback. Rrjetet e reagimit nuk kanë lak reagimi. Me fjalë të tjera, sinjalet rrjedhin vetëm nga hyrja në dalje. Rrjetet feedforward ndahen më tej në një shtresë të vetme dhe rrjete nervore me shumë shtresa.
Llojet e rrjeteve
Në rrjetet me një shtresë, shtresa hyrëse lidhet me shtresën dalëse. Rrjeti nervor me shumë shtresa ka më shumë shtresa midis shtresës hyrëse dhe shtresës dalëse. Ato shtresa quhen shtresa të fshehura. Lloji tjetër i rrjetit që është rrjetet e feedback-ut kanë shtigje reagimi. Për më tepër, ekziston mundësia për t'u transmetuar informacione të dyja palëve.
Figura 02: Rrjeti nervor me shumë shtresa
Një rrjet nervor mëson duke modifikuar peshat e lidhjes ndërmjet nyjeve. Ekzistojnë tre lloje të të mësuarit, si mësimi i mbikëqyrur, mësimi i pambikëqyrur dhe mësimi përforcues. Në mësimin e mbikëqyrur, rrjeti do të sigurojë një vektor dalës sipas vektorit të hyrjes. Ky vektor i daljes krahasohet me vektorin e dëshiruar të daljes. Nëse ka një ndryshim, peshat do të modifikohen. Ky proces vazhdon derisa dalja aktuale të përputhet me daljen e dëshiruar.
Në mësimin e pambikëqyrur, rrjeti identifikon vetë modelet dhe veçoritë nga të dhënat hyrëse dhe lidhjen për të dhënat hyrëse. Në këtë mësim, vektorët hyrës të llojeve të ngjashme kombinohen për të krijuar grupime. Kur rrjeti merr një model të ri hyrës, ai do të japë daljen duke specifikuar klasën së cilës i përket ai model hyrës. Mësimi përforcues pranon disa reagime nga mjedisi. Pastaj rrjeti ndryshon peshat. Këto janë metodat për të trajnuar një rrjet nervor. Në përgjithësi, rrjetet nervore ndihmojnë në zgjidhjen e problemeve të ndryshme të njohjes së modeleve.
Çfarë është mësimi i thellë?
Para mësimit të thellë, është e rëndësishme të diskutoni mësimin e makinerive. Ai i jep mundësinë një kompjuteri të mësojë pa programuar në mënyrë eksplicite. Me fjalë të tjera, ndihmon në krijimin e algoritmeve të vetë-mësimit për të analizuar të dhënat dhe për të njohur modele për të marrë vendime. Por, ka disa kufizime në mësimin e përgjithshëm të makinerive. Së pari, është e vështirë të punosh me të dhëna me dimensione të larta ose grup jashtëzakonisht të madh të hyrjeve dhe daljeve. Mund të jetë gjithashtu e vështirë të bësh nxjerrjen e veçorive.
Të mësuarit e thellë i zgjidh këto çështje. Është një lloj i veçantë i mësimit të makinerive. Ndihmon në ndërtimin e algoritmeve të të mësuarit që mund të funksionojnë të ngjashëm me trurin e njeriut. Rrjetet nervore të thella dhe rrjetet nervore të përsëritura janë disa arkitektura të mësimit të thellë. Një rrjet nervor i thellë është një rrjet nervor me shumë shtresa të fshehura. Rrjetet nervore të përsëritura përdorin memorien për të përpunuar sekuencat e hyrjeve.
Cili është ndryshimi midis rrjetit nervor dhe mësimit të thellë?
Rrjeti nervor është një sistem që funksionon ngjashëm me neuronet në trurin e njeriut për të kryer më shpejt detyra të ndryshme llogaritëse. Të mësuarit e thellë është një lloj i veçantë i mësimit të makinerive që imiton qasjen e të mësuarit që njerëzit përdorin për të fituar njohuri. Rrjeti nervor është një metodë për të arritur të mësuarit e thellë. Nga ana tjetër, Deep Leaning është një formë e veçantë e Prirjes së Makinerisë. Ky është ndryshimi kryesor midis rrjetit nervor dhe mësimit të thellë
Përmbledhje – Rrjeti nervor kundrejt të mësuarit të thellë
Dallimi midis rrjetit nervor dhe të mësuarit të thellë është se rrjeti nervor funksionon ngjashëm me neuronet në trurin e njeriut për të kryer detyra të ndryshme llogaritëse më shpejt, ndërsa mësimi i thellë është një lloj i veçantë i mësimit të makinës që imiton qasjen e të mësuarit që njerëzit përdorin për të fituar. njohuri.
