Sinir Ağı ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark
Share
temel fark sinir ağı ve derin öğrenme arasında sinir ağı, çeşitli hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirmek için insan beynindeki nöronlara benzer şekilde çalışır, derin öğrenme ise insanların bilgi kazanmak için kullandıkları öğrenme yaklaşımını taklit eden özel bir makine öğrenimi türüdür..
Sinir ağı, karmaşık sorunları çözmek için tahmini modeller oluşturmaya yardımcı olur. Diğer yandan, derin öğrenme makine öğrenmesinin bir parçasıdır. Konuşma tanıma, görüntü tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri, biyoinformatik ve daha pek çok şeyin geliştirilmesine yardımcı olur. Sinir Ağı derin öğrenmeyi uygulamak için bir yöntemdir.
İÇİNDEKİLER
1. Genel Bakış ve Temel Fark
2. Sinir Ağı Nedir
3. Derin Öğrenme Nedir?
4. Yan Yana Karşılaştırma - Sinir Ağı ve Tabular Formunda Derin Öğrenme
5. Özeti
Sinir Ağı Nedir?
Biyolojik nöronlar sinir ağları için ilham kaynağıdır. İnsan beyninde milyonlarca nöron var ve bir nörondan diğerine bilgi süreci var. Yapay Sinir Ağları bu senaryoyu kullanır. Beynine benzer bir bilgisayar modeli yaratırlar. Hesaplama karmaşık görevlerini normal bir sistemden daha hızlı gerçekleştirebilir.
Şekil 01: Sinir Ağı blok Şeması
Sinir ağında, düğümler birbirine bağlanır. Her bağlantının ağırlığı vardır. Düğümlere girişler x1, x2, x3,… ve karşılık gelen ağırlıklar w1, w2, w3,… olduğunda, net giriş (y),
y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .
Net girişi aktivasyon fonksiyonuna uyguladıktan sonra çıktıyı verir. Aktivasyon fonksiyonu doğrusal veya sigmoid fonksiyon olabilir.
Y = F (y)
Bu çıkış istenen çıkıştan farklıysa, ağırlık tekrar ayarlanır ve bu işlem istenen çıkış elde edilene kadar devam eder. Bu güncelleme ağırlığı geri yayılım algoritmasına göre gerçekleşir.
İleri besleme ve geri besleme adı verilen iki sinir ağı topolojisi vardır. İleri besleme ağlarının geri bildirim döngüsü yoktur. Başka bir deyişle, sinyaller yalnızca girişten çıkışa akar. İleri beslemeli ağlar, tek katmanlı ve çok katmanlı sinir ağlarına daha da bölünür.
Ağ Türleri
Tek katmanlı ağlarda, giriş katmanı çıkış katmanına bağlanır. Çok katmanlı sinir ağı, giriş katmanı ve çıkış katmanı arasında daha fazla katmana sahiptir. Bu katmanlara gizli katmanlar denir. Geri bildirim ağları olan diğer ağ türünün geri bildirim yolları vardır. Üstelik her iki tarafa da bilgi aktarma imkanı var.
Şekil 02: Çok Katmanlı Sinir Ağı
Bir sinir ağı, düğümler arasındaki bağlantının ağırlıklarını değiştirerek öğrenir. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirici öğrenme gibi üç öğrenme türü vardır. Denetimli öğrenmede ağ, giriş vektörüne göre bir çıkış vektörü sağlayacaktır. Bu çıkış vektörü, istenen çıkış vektörü ile karşılaştırılır. Bir fark varsa, ağırlıklar değişecektir. Bu işlemler, gerçek çıktı istenen çıktıyla eşleşene kadar devam eder.
Denetimsiz öğrenmede ağ, giriş verilerinden desenleri ve özellikleri ve giriş verileriyle ilişkisini tek başına tanımlar. Bu öğrenmede, benzer tipteki girdi vektörleri kümeler oluşturmak için birleştirilir. Ağ yeni bir giriş modeli aldığında, bu giriş modelinin ait olduğu sınıfı belirten bir çıkış verecektir. Takviye öğrenimi çevreden bazı geri bildirimleri kabul eder. Sonra ağ ağırlıkları değiştirir. Bunlar bir sinir ağını eğitme yöntemleridir. Genel olarak, sinir ağları çeşitli örüntü tanıma problemlerinin çözülmesine yardımcı olur.
Derin Öğrenme Nedir??
Derin öğrenmeden önce, makine öğrenmesini tartışmak önemlidir. Bir bilgisayarın açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği verir. Başka bir deyişle, verileri analiz etmek ve karar vermek için kalıpları tanımak için kendi kendine öğrenme algoritmaları oluşturmaya yardımcı olur. Ancak, genel makine öğrenimi konusunda bazı sınırlamalar vardır. İlk olarak, yüksek boyutlu verilerle veya son derece büyük girdi ve çıktı kümesiyle çalışmak zordur. Özellik çıkarma işlemini yapmak da zor olabilir.
Derin öğrenme bu sorunları çözer. Özel bir makine öğrenimi türüdür. İnsan beynine benzer şekilde işlev görebilen öğrenme algoritmaları geliştirmeye yardımcı olur. Derin sinir ağları ve tekrarlayan sinir ağları bazı derin öğrenme mimarileridir. Derin bir sinir ağı, birden fazla gizli katmanı olan bir sinir ağıdır. Tekrarlayan sinir ağları giriş dizilerini işlemek için bellek kullanır.
Sinir Ağı ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark Nedir??
Sinir Ağı, çeşitli hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirmek için insan beynindeki nöronlara benzer şekilde çalışan bir sistemdir. Derin öğrenme, insanların bilgi kazanmak için kullandıkları öğrenme yaklaşımını taklit eden özel bir makine öğrenim türüdür. Sinir Ağı derin öğrenmeyi başarmanın bir yoludur. Öte yandan, Derin Eğilme, Makine Eğilmesinin özel bir şeklidir. Bu sinir ağı ile derin öğrenme arasındaki temel farktır
Özet - Sinir Ağı vs Derin Öğrenme
Sinir ağı ve derin öğrenme arasındaki fark, sinir ağının çeşitli hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirmek için insan beynindeki nöronlara benzer şekilde çalışması, derin öğrenme ise insanların bilgi kazanmak için kullandıkları öğrenme yaklaşımını taklit eden özel bir makine öğrenimi türüdür..
Referans:
1. “Derin Öğrenme (Derin Sinir Ağı) Nedir? - WhatIs.com'un tanımı. ” SearchEnterpriseAI. Burada mevcut
2. “Derin Öğrenme”. Vikipedi, Wikimedia Vakfı, 30 Mayıs 2018. Buradan erişebilirsiniz
3.edurekaIN. Derin Öğrenme Nedir | Derin Öğrenme Basitleştirilmiş | Derin Öğrenme Eğitimi | Edureka, Edureka !, 10 Mayıs 2017. Buradan ulaşabilirsiniz
4. Öğreticiler Noktası. “Yapay Sinir Ağı Yapı Taşları.” Öğreticiler Noktası, 8 Ocak 2018. Buradan ulaşabilirsiniz
Görünüm inceliği:
1- Yapay sinir ağı'Geetika saini tarafından - Commons Wikimedia üzerinden kendi çalışması, (CC BY-SA 4.0)
Multi'ayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative çalışması: - Commons Wikimedia üzerinden HELLKNOWZ ▎TALK WenWP TALK (CC BY-SA 3.0)
