Unterschied zwischen neuronalen Netzwerken und Deep Learning

Das Hauptunterschied zwischen neuronalen Netzwerken und tiefem Lernen ist das Das neuronale Netzwerk arbeitet ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn, um verschiedene Berechnungsaufgaben schneller auszuführen, während Deep Learning eine besondere Art des maschinellen Lernens ist, das den Lernansatz imitiert, den Menschen zum Erlernen von Wissen verwenden.

Neuronales Netzwerk hilft beim Aufbau von Vorhersagemodellen zur Lösung komplexer Probleme. Andererseits ist tiefes Lernen ein Teil des maschinellen Lernens. Es hilft bei der Entwicklung von Spracherkennung, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungssystemen, Bioinformatik und vielem mehr. Neuronales Netzwerk ist eine Methode, um tiefes Lernen zu implementieren.

INHALT

1. Übersicht und Schlüsseldifferenz
2. Was ist ein neuronales Netzwerk?
3. Was ist Deep Learning?
4. Side-by-Side-Vergleich - Neuronales Netzwerk vs. Deep Learning in tabellarischer Form
5. Zusammenfassung

Was ist ein neuronales Netzwerk??

Biologische Neuronen sind die Inspiration für neuronale Netzwerke. Es gibt Millionen von Neuronen im menschlichen Gehirn und Informationsprozesse von Neuron zu Neuron. Neuronale Netze verwenden dieses Szenario. Sie erstellen ein Computermodell, das einem Gehirn ähnelt. Es kann komplexe Aufgaben schneller erledigen als ein gewöhnliches System.

Abbildung 01: Neural Network Block Diagram

In einem neuronalen Netzwerk verbinden sich die Knoten miteinander. Jede Verbindung hat ein Gewicht. Wenn die Eingaben für die Knoten x1, x2, x3,… sind und die entsprechenden Gewichte w1, w2, w3,… sind, dann ist der Netzeingang (y),

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .

Nachdem der Net Input auf die Aktivierungsfunktion angewendet wurde, wird der Output ausgegeben. Die Aktivierungsfunktion kann eine lineare oder eine Sigmoidfunktion sein.

Y = F (y)

Wenn diese Ausgabe sich von der gewünschten Ausgabe unterscheidet, wird das Gewicht erneut angepasst und dieser Vorgang wird kontinuierlich fortgesetzt, bis die gewünschte Ausgabe erreicht ist. Dieses Aktualisierungsgewicht geschieht gemäß dem Backpropagation-Algorithmus.

Es gibt zwei Topologien für neuronale Netzwerke, die als Feedforward und Feedback bezeichnet werden. Die Feedforward-Netzwerke haben keine Rückkopplungsschleife. Mit anderen Worten, die Signale fließen nur vom Eingang zum Ausgang. Feedforward-Netzwerke unterteilen sich weiter in einschichtige und mehrschichtige neuronale Netzwerke.

Netzwerktypen

In einschichtigen Netzwerken ist die Eingabeebene mit der Ausgabeebene verbunden. Ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk hat mehr Schichten zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht. Diese Ebenen werden als verborgene Ebenen bezeichnet. Der andere Netzwerktyp, die Rückkopplungsnetzwerke, weist Rückkopplungspfade auf. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, Informationen an beide Seiten weiterzuleiten.

Abbildung 02: Mehrschichtiges neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk lernt durch Modifizieren der Gewichte der Verbindung zwischen den Knoten. Es gibt drei Lerntypen, z. B. beaufsichtigtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verstärkungslernen. Beim überwachten Lernen stellt das Netzwerk einen Ausgangsvektor gemäß dem Eingangsvektor bereit. Dieser Ausgangsvektor wird mit dem gewünschten Ausgangsvektor verglichen. Wenn es einen Unterschied gibt, ändern sich die Gewichte. Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis die tatsächliche Ausgabe mit der gewünschten Ausgabe übereinstimmt.

Beim unbeaufsichtigten Lernen identifiziert das Netzwerk die Muster und Merkmale aus den Eingabedaten und der Beziehung für die Eingabedaten selbst. Bei diesem Lernen werden Eingabevektoren ähnlicher Typen kombiniert, um Cluster zu erstellen. Wenn das Netzwerk ein neues Eingabemuster erhält, gibt es die Ausgabe an, die die Klasse angibt, zu der das Eingabemuster gehört. Das Verstärkungslernen akzeptiert einige Rückmeldungen aus der Umgebung. Dann ändert das Netzwerk die Gewichte. Dies sind die Methoden, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren. Insgesamt helfen neuronale Netzwerke, verschiedene Mustererkennungsprobleme zu lösen.

Was ist Deep Learning??

Vor dem tiefen Lernen ist es wichtig, über maschinelles Lernen zu sprechen. Es ermöglicht einem Computer das Lernen ohne explizit programmiert zu werden. Mit anderen Worten, es hilft, selbstlernende Algorithmen zu erstellen, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, um Entscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch einige Einschränkungen beim allgemeinen maschinellen Lernen. Erstens ist es schwierig, mit hochdimensionalen Daten oder extrem großen Ein- und Ausgängen zu arbeiten. Es kann auch schwierig sein, die Feature-Extraktion durchzuführen.

Durch tiefes Lernen werden diese Probleme gelöst. Es ist eine besondere Art des maschinellen Lernens. Es hilft, Lernalgorithmen zu erstellen, die ähnlich funktionieren wie das menschliche Gehirn. Tiefe neuronale Netzwerke und wiederkehrende neuronale Netzwerke sind einige tief lernende Architekturen. Ein tiefes neuronales Netzwerk ist ein neuronales Netzwerk mit mehreren verborgenen Schichten. Wiederkehrende neuronale Netzwerke verwenden Speicher, um Eingabesequenzen zu verarbeiten.

Was ist der Unterschied zwischen neuronalen Netzwerken und Deep Learning?

Ein neuronales Netzwerk ist ein System, das ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn arbeitet, um verschiedene Berechnungsaufgaben schneller auszuführen. Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die den Lernansatz imitiert, den die Menschen zum Erlernen von Wissen verwenden. Neuronales Netzwerk ist eine Methode, um tiefes Lernen zu erreichen. Auf der anderen Seite ist Deep Leaning eine besondere Form des Machine Leanings. Dies ist der Hauptunterschied zwischen neuronalen Netzwerken und tiefem Lernen

Zusammenfassung - Neuronales Netzwerk vs Deep Learning

Der Unterschied zwischen neuronalen Netzwerken und Deep Learning besteht darin, dass neuronale Netzwerke ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn arbeiten, um verschiedene Berechnungsaufgaben schneller auszuführen, während Deep Learning eine spezielle Art des maschinellen Lernens ist, das den Lernansatz imitiert, den Menschen zum Erlangen von Wissen verwenden.

Referenz:

1. „Was ist Deep Learning (Deep Neuronales Netzwerk)? - Definition von WhatIs.com. ”SearchEnterpriseAI. Hier verfügbar 
2. „Deep Learning“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30. Mai 2018. Hier verfügbar  
3.edurekaIN. Was ist tiefes Lernen | Deep Learning vereinfacht | Lernprogramm für tiefes Lernen | Edureka, Edureka !, 10. Mai 2017. Hier verfügbar   
Punkt 4.Tutorials. "Künstliche neuronale Netzwerkbausteine."  Tutorials Punkt, 8. Januar 2018. Hier verfügbar  

Bildhöflichkeit:

1. "Künstliches neuronales Netzwerk" Von Geetika saini - Eigene Arbeit, (CC BY-SA 4.0) über Commons Wikimedia  
2.MultiLayerNeuralNetworkBigger english'By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative Arbeit: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia