Neuronske mreže vs. Duboko učenje: po čemu se razlikuju?

Umjetna inteligencija postala je sastavni dio našeg svakodnevnog života u današnjem svijetu koji pokreće tehnologija. Iako neki ljudi koriste neuronske mreže i dubinsko učenje naizmjenično, njihov napredak, značajke i primjene se razlikuju.

Dakle, što su neuronske mreže i modeli dubokog učenja i po čemu se razlikuju?

Što su neuronske mreže?

Neuronske mreže, također poznate kao neuralne mreže, modelirane su prema ljudskom mozgu. Oni analiziraju složene podatke, dovršavaju matematičke operacije, traže uzorke i koriste prikupljene informacije za predviđanja i klasifikacije. I baš poput mozga, AI neuronske mreže imaju osnovnu funkcionalnu jedinicu poznatu kao neuron. Ovi neuroni, koji se nazivaju i čvorovi, prenose informacije unutar mreže.

Osnovna neuronska mreža ima međusobno povezane čvorove u ulaznom, skrivenom i izlaznom sloju. Ulazni sloj obrađuje i analizira informacije prije nego ih pošalje sljedećem sloju.

Skriveni sloj prima podatke od ulaznog sloja ili drugih skrivenih slojeva. Zatim skriveni sloj dalje obrađuje i analizira podatke primjenom skupa matematičkih operacija za transformaciju i izdvajanje relevantnih značajki iz ulaznih podataka.

To je izlazni sloj koji isporučuje konačne informacije pomoću izdvojenih značajki. Ovaj sloj može imati jedan ili više čvorova, ovisno o vrsti prikupljanja podataka. Za binarnu klasifikaciju—da/ne problem—izlaz će imati jedan čvor koji predstavlja rezultat 1 ili 0.

Postoje različite vrste AI neuronskih mreža.

1. FeedForward neuronska mreža

Feedforward neuronske mreže, koje se uglavnom koriste za prepoznavanje lica, prenose informacije u jednom smjeru. To znači da je svaki čvor u jednom sloju povezan sa svakim čvorom u sljedećem sloju, pri čemu informacije teku jednosmjerno dok ne dođu do izlaznog čvora. Ovo je jedna od najjednostavnijih vrsta neuronskih mreža.

2. Rekurentna neuronska mreža

Ovaj oblik neuronske mreže pomaže teoretskom učenju. Rekurentne neuronske mreže koriste se za sekvencijalne podatke, poput prirodnog jezika i zvuka. Također se koriste za aplikacije za pretvaranje teksta u govor za Android i iPhonea. A za razliku od neuronskih mreža s unaprijednim prijenosom podataka koje obrađuju informacije u jednom smjeru, rekurentne neuronske mreže koriste podatke iz neurona za procesiranje i šalju ih natrag u mrežu.

Ova opcija vraćanja kritična je u trenucima kada sustav objavi pogrešna predviđanja. Ponavljajuće neuronske mreže mogu pokušati pronaći razlog za netočne rezultate i prilagoditi se u skladu s tim.

3. Konvolucijska neuronska mreža

Tradicionalne neuronske mreže dizajnirane su za obradu ulaza fiksne veličine, ali konvolucijske neuronske mreže (CNN-ovi) mogu obrađivati ​​podatke različitih dimenzija. CNN-ovi su idealni za klasificiranje vizualnih podataka poput slike i videozapisi različitih razlučivosti i omjera slike. Također su vrlo korisni za aplikacije za prepoznavanje slika.

4. Dekonvolucijska neuronska mreža

Ova neuronska mreža je također poznata kao transponirana konvolucijska neuronska mreža. To je suprotno od konvolucijske mreže.

U konvolucijskoj neuronskoj mreži ulazne slike se obrađuju kroz konvolucijske slojeve kako bi se izdvojile važne značajke. Ovaj izlaz se zatim obrađuje kroz niz povezanih slojeva, koji provode klasifikaciju—dodjeljujući naziv ili oznaku ulaznoj slici na temelju njezinih značajki. Ovo je korisno za identifikaciju objekata i segmentaciju slike.

Međutim, u dekonvolucijskoj neuronskoj mreži, mapa značajki koja je prije bila izlaz postaje ulaz. Ova mapa značajki je trodimenzionalni niz vrijednosti i nespoolirana je u obliku izvorne slike s povećanom prostornom rezolucijom.

5. Modularna neuronska mreža

Ova neuronska mreža kombinira međusobno povezane module, od kojih svaki obavlja određeni podzadatak. Svaki modul u modularnoj mreži sastoji se od neuronske mreže pripremljene za rješavanje podzadatka kao što je prepoznavanje govora ili prijevod jezika.

Modularne neuronske mreže su prilagodljive i korisne za rukovanje unosom s vrlo različitim podacima.

Što je duboko učenje?

Duboko učenje, potkategorija strojnog učenja, uključuje osposobljavanje neuronskih mreža da automatski uče i samostalno se razvijaju bez programiranja za to.

Je li duboko učenje umjetna inteligencija? Da. To je pokretačka snaga iza mnogih AI aplikacija i usluga automatizacije, pomažući korisnicima da izvršavaju zadatke uz malo ljudske intervencije. ChatGPT je jedna od onih AI aplikacija s nekoliko praktičnih namjena.

Postoje mnogi skriveni slojevi između ulaznog i izlaznog sloja dubokog učenja. To omogućuje mreži izvođenje iznimno složenih operacija i kontinuirano učenje dok prikazi podataka prolaze kroz slojeve.

Duboko učenje primijenjeno je na prepoznavanje slika, prepoznavanje govora, video sintezu i otkrića lijekova. Osim toga, primijenjen je na složene kreacije, kao što su samovozeći automobili, koji koriste algoritme dubokog učenja za prepoznavanje prepreka i savršenu navigaciju oko njih.

Morate unijeti velike količine označenih podataka u mrežu da biste trenirali model dubokog učenja. Tada se događa povratno širenje: prilagođavanje težina i predrasuda mrežnih neurona dok ne može točno predvidjeti izlaz za nove ulazne podatke.

Neuronske mreže vs. Duboko učenje: objašnjene razlike

Neuronske mreže i modeli dubokog učenja podskupovi su strojnog učenja. Međutim, razlikuju se na različite načine.

Slojevi

Neuronske mreže obično se sastoje od ulaznog, skrivenog i izlaznog sloja. U međuvremenu, modeli dubokog učenja sastoje se od nekoliko slojeva neuronskih mreža.

Opseg

Iako modeli dubinskog učenja uključuju neuronske mreže, oni ostaju koncept drugačiji od neuronskih mreža. Primjene neuronskih mreža uključuju prepoznavanje uzoraka, identifikaciju lica, strojno prevođenje i prepoznavanje sekvenci.

U međuvremenu, možete koristiti mreže dubokog učenja za upravljanje odnosima s klijentima, obradu govora i jezika, restauraciju slike, otkrivanje lijekova i više.

Ekstrakcija značajki

Neuronske mreže zahtijevaju ljudsku intervenciju jer inženjeri moraju ručno odrediti hijerarhiju značajki. Međutim, modeli dubokog učenja mogu automatski odrediti hijerarhiju značajki pomoću označenih skupova podataka i nestrukturiranih neobrađenih podataka.

Izvođenje

Neuronskim mrežama potrebno je manje vremena za treniranje, ali imaju nižu točnost u usporedbi s dubokim učenjem; duboko učenje je složenije. Također, poznato je da neuronske mreže loše tumače zadatke unatoč brzom završetku.

Računanje

Duboko učenje složena je neuronska mreža koja može klasificirati i interpretirati sirove podatke uz malo ljudske intervencije, ali zahtijeva više računalnih resursa. Neuronske mreže su jednostavniji podskup strojnog učenja koji se može trenirati korištenjem manjih skupova podataka s manje računalnih resursa, ali je njihova sposobnost obrade složenih podataka ograničena.

Neuronske mreže nisu isto što i duboko učenje

Iako se koriste naizmjenično, neuronske mreže i mreže dubokog učenja razlikuju se. Imaju različite metode obuke i stupnjeve točnosti. Unatoč tome, modeli dubinskog učenja su napredniji i daju rezultate s većom točnošću, budući da mogu samostalno učiti uz malo ljudskog uplitanja.