Derin Öğrenme ve Sinir Ağı Arasındaki Fark
Share
Dijital çağ ilerledikçe, Yapay Zeka (Yapay Zeka) ve makine öğrenimi gibi geleceğin o zamanki teknolojilerinin hayatlarımızı yaşama şeklimizi kökten değiştirdiği hızla belli oluyor. Onlar artık geleceğin teknolojileri değil; Aslında, akıllı dijital asistanlardan akıllı arama motoru önerilerine kadar günlük olarak yapay zekayı yaşıyor ve tanık oluyoruz. Yapay zekanın en belirgin işlevi muhtemelen derin öğrenmedir. Terim ilk olarak 2000 yılında Igor Aizenberg tarafından sinir ağlarıyla ilişkilendirilirken, sadece son yıllarda popüler hale geldi. Derin öğrenme bu gün en sıcak teknoloji konularından biridir ve bir parça pasta için acele şirketler ve start-up ile. Derin öğrenme, bu dijital çağ için bir yakıt gibidir, ancak sinir ağları olmadan derin bir öğrenme yoktur. Bu yüzden, açıklığa kavuşturmak için, ikisini ayrıntılı olarak tartışacağız ve farklılıklarını inceleyeceğiz.
Derin Öğrenme
Sinir ağlarının 2000'lerde yeniden canlandırılması ile derin öğrenme, modern makine öğrenmesinin yolunu açan aktif bir araştırma alanı haline gelmiştir. Bundan önce, bu algoritmaya yapay sinir ağı (YSA) deniyordu. Bununla birlikte, derin öğrenme yapay sinir ağlarından çok daha geniş bir kavramdır ve bağlı makinelerin birkaç farklı alanını içerir. Derin öğrenme yapay zekaya bir yaklaşım ve bilgisayar sistemlerinin deneyim ve verilerle gelişmesini sağlayan bir tekniktir. Yapay sinir ağlarına dayanan, bilgisayarların insanlara doğal olarak gelenleri yapmasına izin veren özel bir tür makine öğrenme yöntemidir. Örnekten öğrenme fikrine dayanır. Öğrenme denetlenebilir ve denetlenebilir. Fikir, insan beyni tarafından kullanılan yapılara benzeyen modeller oluşturmaktır. Bu algoritmalar, diğer makine öğrenme algoritmalarını aşar.
Sinir ağı
Yapay sinir ağları (YSA) olarak da adlandırılan sinir ağları, sinir sisteminin nasıl çalıştığı fikrine dayanan derin öğrenme teknolojisinin temelidir. İnsanların yaptığı her şey, sahip oldukları her hafıza ve yaptıkları her eylem sinir sistemi tarafından kontrol edilir ve sinir sisteminin kalbinde nöronlar bulunur. Özünde, nöron diğer nöronlardan bilgi almak, bu bilgileri işlemek ve sonuçları bilgisayar analogu, algılayıcı gibi diğer hücrelere göndermek için optimize edilmiştir. Bir algılayıcı girdileri alır, hepsini toplar ve bunları bir etkinleştirme işlevinden geçirir; bu da daha sonra çıktı gönderip göndermeyeceğini ve hangi düzeyde gönderileceğini belirler. Algılayıcılar insan beynindeki nöronlardan ilham alır ve birbirine bağlı düğümlerden oluşan katmanlar halinde düzenlenir.
Derin Öğrenme ve Sinir Ağı Arasındaki Fark
kavram
- Yapay sinir ağı olarak da adlandırılan sinir ağı, biyolojik organizmaları öğrenme mekanizmasını uyaran bir bilgi işleme modelidir. Sinir sisteminin nasıl çalıştığı fikrinden ilham alır. Sinir sistemi nöronlar olarak adlandırılan hücreleri içerir. Benzer şekilde, sinir ağları nöronların biyolojik fonksiyonlarını taklit eden düğümlerden oluşur. Derin öğrenme ise yapay sinir ağlarından çok daha geniş bir kavramdır ve bağlı makinelerin birkaç farklı alanını içerir. Derin öğrenme yapay zekaya bir yaklaşım ve bilgisayar sistemlerinin deneyim ve verilerle gelişmesini sağlayan bir tekniktir.
Mimari
- Sinir ağları, sinir sisteminin nasıl çalıştığına dayanan basit mimari modellerdir ve tek katmanlı ve çok katmanlı sinir ağlarına ayrılır. Bir sinir ağının basit bir şekilde başlatılması, algılayıcı olarak da adlandırılır. Tek katmanlı ağda, bir girdi kümesi, doğrusal bir işlevin genelleştirilmiş varyasyonu kullanılarak doğrudan bir çıktıya eşlenir. Çok katmanlı ağlarda, adından da anlaşılacağı gibi, nöronlar, gizli katman olarak adlandırılan giriş katmanı ve çıkış katmanı arasında bir nötron katmanının sandviçlendiği katmanlar halinde düzenlenir. Derin öğrenme mimarisi ise yapay sinir ağlarına dayanır..
Uygulamalar
- Sinir ağları doğrusal olmayan süreçlerin modellenmesine izin verir, bu nedenle sınıflandırma, örüntü tanıma, kümeleme, tahmin ve analiz, kontrol ve optimizasyon, makine çevirisi, karar verme, makine öğrenimi, derin öğrenme ve daha fazlası gibi çeşitli problemleri çözmek için harika araçlar yaparlar. . Derin öğrenme modelleri konuşma tanıma, doğal dil işleme, kendi kendine giden araçlar, bilgisayar destekli tanı, ses asistanı, ses oluşturma, robotik, bilgisayar oyunları, görüntü tanıma, beyin kanseri tespiti, sosyal ağ filtreleme, desen gibi çeşitli alanlara uygulanabilir. tanıma, biyotıp ve daha fazlası.
Derin Öğrenme ve Sinir Ağı: Karşılaştırma Tablosu
özet
Özetle, derin öğrenme, modern makine öğreniminin yolunu açan, aktif bir araştırma alanı haline gelen bu dijital çağın yakıtı gibidir, ancak sinir ağları olmadan derin bir öğrenme yoktur. Bununla birlikte, derin öğrenme yapay sinir ağlarından çok daha geniş bir kavramdır ve bağlı makinelerin birkaç farklı alanını içerir. Sinir ağları, derin öğrenmenin uygulanmasına yardımcı olan yapay zekanın temel temelidir. Yapay sinir ağları olarak da adlandırılan sinir ağları, insan beyni ve sinir sisteminden sonra modellenen bir dizi algoritmadır. En basit sinir ağı, insan beynindeki nöronlardan esinlenen algılayıcı olarak adlandırılır..
