التعلم العميق مقابل الشبكة العصبية: الفرق والمقارنة

مع التقدم التكنولوجي ، اكتشفنا طرقًا وطرقًا جديدة تساعدنا في حل مشكلاتنا.

على الرغم من أن التكنولوجيا والتنمية التي تنطوي على التكنولوجيا قد ساعدت في جعل حياتنا أسهل ، مع إدخال مصطلحات جديدة ، أصبح الارتباك في فهم معناها الحرفي والتمييز بينهما مهمة صعبة بالنسبة لنا.

نفس السيناريو مع المصطلحين: التعلم العميق والشبكة العصبية. يتم إساءة تفسيرها واستخدامها بشكل خاطئ.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. الشبكات العصبية هي نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الخوارزميات للتعرف على الأنماط وحل المشكلات.
2. التعلم العميق هو حقل فرعي من الشبكات العصبية التي تستخدم طبقات متعددة لمعالجة البيانات المعقدة.
3. يمكن للشبكات العصبية حل العديد من المشكلات ، بينما يفيد التعلم العميق في معالجة بيانات الصور والكلام والنص.

التعلم العميق مقابل الشبكة العصبية

يتمثل الاختلاف بين التعلم العميق والشبكات العصبية في أن التعلم العميق يعرف بأنه شبكة عصبية عميقة تضم العديد من الطبقات المختلفة ، وتتألف كل طبقة من العديد من العقد المختلفة. تساعدك الشبكة العصبية على أداء مهمتك بدقة أقل ، بينما في التعلم العميق ، نظرًا للطبقات المتعددة ، تكتمل مهمتك بفعالية. تتطلب الشبكة العصبية وقتًا أقل لتدريب الشبكة لأنها أقل تعقيدًا ، بينما قد تحتاج إلى الكثير من الوقت لتدريب شبكة التعلم العميق الخاصة بك.

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يسمح للنظام بالعمل مثل الدماغ البشري وتقليد الأنماط التي يستخدمها دماغنا لاتخاذ القرارات.

يتعلم نظام التعلم العميق من مراقبة أنواع وأنماط مختلفة من البيانات واستخلاص النتائج بناءً عليها.

التعلم العميق عبارة عن شبكة عصبية عميقة تتكون من عدة طبقات مختلفة ، وتتألف كل طبقة من العديد من العقد المختلفة.

تعتمد الشبكات العصبية على الخوارزميات الموجودة في دماغنا وتساعد في عملها. تفسر الشبكة العصبية الأنماط العددية ، والتي قد تكون موجودة في شكل ناقلات.

تتم ترجمة هذه النواقل بمساعدة الشبكات العصبية. العمل الرئيسي الذي تؤديه الشبكة العصبية هو تصنيف البيانات وتجميعها بناءً على أوجه التشابه.

تتمثل الميزة الأكثر أهمية للشبكة العصبية في أنها يمكن أن تتكيف بسهولة مع نمط الإخراج المتغير ، ولا تحتاج إلى تعديلها في كل مرة بناءً على المدخلات التي تقدمها.

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	تعلم عميق	الشبكة العصبية
تعريف	التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يمنح النظام القدرة على العمل مثل الدماغ البشري وتقليد الأنماط التي يقوم بها دماغنا لاتخاذ القرارات	تعتمد الشبكات العصبية على الخوارزميات الموجودة في دماغنا وتساعد في عملها. تفسر الشبكة العصبية الأنماط العددية ، والتي قد تكون موجودة في شكل ناقلات
أبنية	1. الشبكة العصبية التلافيفية 2. الشبكة العصبية المتكررة 3. شبكة تدريب مسبق غير خاضعة للإشراف 4. الشبكة العصبية العودية	1. الشبكة العصبية المتكررة 2. شبكة عصبية متصلة بشكل متماثل 3. شبكة التغذية الأمامية أحادية الطبقة
قوة التفسير	تفسر شبكة التعلم العميق مهمتك بكفاءة أعلى.	تفسر الشبكة العصبية مهمتك بكفاءة ضعيفة.
المكونات المتضمنة	PSU كبير ، GPU ، ذاكرة وصول عشوائي ضخمة	الخلايا العصبية ، معدل التعلم ، الروابط ، وظائف الانتشار ، الوزن
الوقت المستغرق	قد يستغرق تدريب الشبكة الكثير من الوقت.	نظرًا لأنه أقل تعقيدًا ، فإن الوقت اللازم لتدريب الشبكة أقل جدًا.
الأداء	عالية الأداء	أداء منخفض

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يوفر للنظام القدرة على العمل مثل الدماغ البشري وتقليد الأنماط التي يقوم بها دماغنا لاتخاذ القرارات.

يتعلم نظام التعلم العميق من مراقبة أنواع وأنماط مختلفة من البيانات واستخلاص النتائج بناءً عليها.

التعلم العميق عبارة عن شبكة عصبية عميقة تتكون من عدة طبقات مختلفة ، وتتألف كل طبقة من العديد من العقد المختلفة.

المكونات المختلفة لنظام التعلم العميق هي PSU و GPU وذاكرة RAM ضخمة. نظرًا لأن بناء هذه الشبكة معقد نوعًا ما ، فإن تدريب الشبكة يتطلب الكثير من الوقت والجهد.

البنى التي تشكل أساس التعلم العميق هي الشبكات العصبية التلافيفية ، والشبكات العصبية المتكررة ، وشبكات التدريب المسبق غير الخاضعة للإشراف ، والشبكات العصبية المتكررة.

ما هي الشبكة العصبية؟

تعتمد الشبكات العصبية ، كما يوحي الاسم ، على عمل الخلايا العصبية الموجودة في جسم الإنسان. يعمل هذا النظام بشكل مشابه لسلسلة من الخلايا العصبية التي تتلقى المعلومات وتعالجها لدى البشر.

تعتمد الشبكات العصبية على الخوارزميات الموجودة في دماغنا (الخلايا العصبية) وتساعد في عملها.

تفسر الشبكة العصبية الأنماط العددية ، والتي قد تكون موجودة في شكل ناقلات. تتم ترجمة هذه النواقل بمساعدة الشبكات العصبية.

العمل الرئيسي الذي تؤديه الشبكة العصبية هو تصنيف البيانات وتجميعها بناءً على أوجه التشابه.

تتمثل الميزة الأكثر أهمية للشبكة العصبية في أنها يمكن أن تتكيف بسهولة مع نمط الإخراج المتغير ، ولا تحتاج إلى تعديلها في كل مرة بناءً على المدخلات التي تقدمها.

الاختلافات الرئيسية بين التعلم العميق والشبكة العصبية

1. التعلم العميق هو شكل معقد من الشبكات العصبية. تحتوي شبكة التعلم العميق على العديد من الطبقات المختلفة ، مما يجعلها أكثر تعقيدًا من الشبكة العصبية.
2. نظام التعلم العميق يوفر لك كفاءة وأداء عالي لإنجاز مهامك، بينما تقوم الشبكة العصبية بأداء المهام بكفاءة منخفضة مقارنة بنظام التعلم العميق.
3. المكونات الرئيسية في وحدة التعلم العميق هي PSU كبير و GPU وذاكرة RAM ضخمة ، في حين أن مكونات الشبكة العصبية هي الخلايا العصبية ومعدل التعلم والوصلات ووظائف الانتشار والوزن.
4. نظرًا لكون شبكات التعلم العميق معقدة ، فإنها تتطلب الكثير من الوقت لتدريب الشبكة ، بينما تتطلب الشبكة العصبية نسبيًا القليل جدًا من الوقت لتدريب الشبكة.

مراجع حسابات

1. https://www.nature.com/articles/nature14539
2. https://idea-stat.snu.ac.kr/book/2017%20neural%20network/20170814/ch8~11.pdf