Mit technologischen Fortschritten haben wir neue Wege und Methoden entdeckt, die uns bei der Lösung unserer Probleme helfen.
Obwohl Technologie und technologische Entwicklung dazu beigetragen haben, unser Leben einfacher zu machen, ist die Verwirrung beim Verständnis ihrer wörtlichen Bedeutung und der Unterscheidung zwischen ihnen mit der Einführung neuer Begriffe zu einer herausfordernden Aufgabe für uns geworden.
Dasselbe Szenario gilt für die Begriffe „Deep Learning“ und „Neuronales Netzwerk“. Sie werden falsch interpretiert und verwendet.
Key Take Away
- Neuronale Netze sind eine Art maschinelles Lernen, das Algorithmen verwendet, um Muster zu erkennen und Probleme zu lösen.
- Deep Learning ist ein Teilbereich neuronaler Netze, die mehrere Schichten verwenden, um komplexe Daten zu verarbeiten.
- Neuronale Netze können viele Probleme lösen, während Deep Learning für die Verarbeitung von Bild-, Sprach- und Textdaten von Vorteil ist.
Deep Learning vs. neuronales Netzwerk
Der Unterschied zwischen Deep Learning und neuronalen Netzwerken besteht darin, dass Deep Learning als ein tiefes neuronales Netzwerk definiert ist, das viele verschiedene Schichten umfasst, und jede Schicht umfasst viele verschiedene Knoten. Ein neuronales Netzwerk hilft Ihnen, Ihre Aufgabe mit weniger Genauigkeit auszuführen, während beim Deep Learning Ihre Aufgabe aufgrund mehrerer Ebenen effektiv abgeschlossen wird. Ein neuronales Netzwerk erfordert weniger Zeit, um das Netzwerk zu trainieren, da es weniger kompliziert ist, während Sie möglicherweise viel Zeit benötigen, um Ihr Deep-Learning-Netzwerk zu trainieren.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der es dem System ermöglicht, wie ein menschliches Gehirn zu funktionieren und Muster zu imitieren, die unser Gehirn zur Entscheidungsfindung verwendet.
Ein Deep-Learning-System lernt, indem es verschiedene Arten und Muster von Daten beobachtet und daraus Schlussfolgerungen zieht.
Deep Learning ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das aus vielen verschiedenen Schichten besteht und jede Schicht viele verschiedene Knoten umfasst.
Neuronale Netze basieren auf Algorithmen, die in unserem Gehirn vorhanden sind und bei seiner Funktion helfen. Ein neuronales Netzwerk interpretiert numerische Muster, die in Form von Vektoren vorliegen können.
Diese Vektoren werden mit Hilfe neuronaler Netze übersetzt. Die Hauptarbeit, die ein neuronales Netzwerk leistet, ist die Klassifizierung und Gruppierung von Daten basierend auf Ähnlichkeiten.
Der wichtigste Vorteil eines neuronalen Netzwerks besteht darin, dass es sich problemlos an sich ändernde Ausgabemuster anpassen kann und Sie es nicht jedes Mal auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Eingaben ändern müssen.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Tiefes Lernen | Neurales Netzwerk |
|---|---|---|
| Definition | Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das dem System die Fähigkeit verleiht, wie ein menschliches Gehirn zu funktionieren und Muster zu imitieren, die unser Gehirn verwendet, um Entscheidungen zu treffen | Neuronale Netze basieren auf Algorithmen, die in unserem Gehirn vorhanden sind und bei seiner Funktion helfen. Ein neuronales Netzwerk interpretiert numerische Muster, die in Form von Vektoren vorliegen können |
| Architekturen | 1. Faltungsneuronales Netzwerk 2. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk 3. Unbeaufsichtigtes vortrainiertes Netzwerk 4. Rekursives neuronales Netzwerk | 1. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk 2. Symmetrisch verbundenes neuronales Netzwerk 3. Einschichtiges Feed-Forward-Netzwerk |
| Deutungsmacht | Das Deep-Learning-Netzwerk interpretiert Ihre Aufgabe mit höherer Effizienz. | Ein neuronales Netzwerk interpretiert Ihre Aufgabe mit geringer Effizienz. |
| Beteiligte Komponenten | Großes Netzteil, GPU, riesiger RAM | Neuronen, Lernrate, Verbindungen, Ausbreitungsfunktionen, Gewicht |
| Zeit genommen | Es kann viel Zeit in Anspruch nehmen, das Netzwerk zu trainieren. | Da es weniger komplex ist, ist der Zeitaufwand zum Trainieren des Netzwerks sehr gering. |
| Leistung | High Performance | Schlechte Leistung |
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das dem System die Fähigkeit verleiht, wie ein menschliches Gehirn zu funktionieren und Muster zu imitieren, die unser Gehirn verwendet, um Entscheidungen zu treffen.
Ein Deep-Learning-System lernt, indem es verschiedene Arten und Muster von Daten beobachtet und daraus Schlussfolgerungen zieht.
Deep Learning ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das aus vielen verschiedenen Schichten besteht und jede Schicht viele verschiedene Knoten umfasst.
Die verschiedenen Komponenten eines Deep-Learning-Systems sind ein großes Netzteil, eine GPU und ein riesiger Arbeitsspeicher. Da der Aufbau dieses Netzwerks ziemlich kompliziert ist, erfordert es viel Zeit und Mühe, das Netzwerk zu trainieren.
Die Architekturen, die die Grundlage von Deep Learning bilden, sind Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Unsupervised Pre Trained Networks und Recursive Neural Networks.
Was ist ein neuronales Netzwerk?
Neuronale Netze basieren, wie der Name schon sagt, auf der Funktionsweise von Neuronen, die im menschlichen Körper vorhanden sind. Dieses System funktioniert ähnlich wie eine Kette von Neuronen, die beim Menschen Informationen empfangen und verarbeiten.
Neuronale Netze basieren auf Algorithmen, die in unserem Gehirn (den Neuronen) vorhanden sind und bei seiner Funktion helfen.
Ein neuronales Netzwerk interpretiert numerische Muster, die in Form von Vektoren vorliegen können. Diese Vektoren werden mit Hilfe neuronaler Netze übersetzt.
Die Hauptarbeit, die ein neuronales Netzwerk leistet, ist die Klassifizierung und Gruppierung von Daten basierend auf Ähnlichkeiten.
Der wichtigste Vorteil eines neuronalen Netzwerks besteht darin, dass es sich problemlos an sich ändernde Ausgabemuster anpassen kann und Sie es nicht jedes Mal auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Eingaben ändern müssen.
Hauptunterschiede zwischen Deep Learning und neuronalem Netzwerk
- Deep Learning ist eine komplexe Form von neuronalen Netzwerken. Ein Deep-Learning-Netzwerk hat viele verschiedene Schichten, was es viel komplexer macht als ein neuronales Netzwerk.
- Ein Deep-Learning-System bietet Ihnen hohe Effizienz und Leistung bei der Erledigung Ihrer Aufgaben, während ein neuronales Netzwerk Aufgaben im Vergleich zu einem Deep-Learning-System mit geringerer Effizienz ausführt.
- Die Hauptkomponenten in einer Deep-Learning-Einheit sind ein großes Netzteil, eine GPU und ein riesiger RAM, während die eines neuronalen Netzwerks Neuronen, Lernrate, Verbindungen, Ausbreitungsfunktionen und Gewicht sind.
- Da Deep-Learning-Netzwerke komplex sind, erfordert es viel Zeit, das Netzwerk zu trainieren, während ein neuronales Netzwerk vergleichsweise sehr wenig Zeit benötigt, um das Netzwerk zu trainieren.
- https://www.nature.com/articles/nature14539
- https://idea-stat.snu.ac.kr/book/2017%20neural%20network/20170814/ch8~11.pdf
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