Дубоко учење против неуронске мреже: разлика и поређење

Са напретком у технологији, открили смо нове начине и методе које нам помажу у решавању наших проблема.

Иако су технологија и развој који укључује технологију помогли у олакшавању наших живота, увођењем новијих термина, конфузија у разумевању њиховог дословног значења и разликовању између њих постала је изазован задатак за нас.

Исти је сценарио и са терминима: Дееп Леарнинг и Неуралне мреже. Они се погрешно тумаче и користе погрешно.

Кључне Такеаваис

1. Неуронске мреже су врста машинског учења која користи алгоритме за препознавање образаца и решавање проблема.
2. Дубоко учење је подпоље неуронских мрежа које користи више слојева за обраду сложених података.
3. Неуронске мреже могу да реше многе проблеме, док је дубоко учење корисно за обраду слика, говора и текстуалних података.

Дубоко учење против неуронске мреже

Разлика између дубоког учења и неуронских мрежа је у томе што се дубоко учење дефинише као дубока неуронска мрежа која се састоји од много различитих слојева, а сваки слој садржи много различитих чворова. Неуронска мрежа вам помаже да извршите свој задатак са мање прецизности, док се у дубоком учењу, због више слојева, ваш задатак завршава ефикасно. Неуралној мрежи је потребно мање времена за обуку мреже јер је мање компликована, док вам може бити потребно много времена да обучите своју мрежу дубоког учења.

Дубоко учење је подскуп машина учење које омогућава систему да функционише као људски мозак и имитира обрасце које наш мозак користи за доношење одлука.

Систем дубоког учења учи посматрањем различитих врста и образаца података и доношењем закључака на основу њих.

Дубоко учење је дубока неуронска мрежа која се састоји од много различитих слојева, а сваки слој се састоји од много различитих чворова.

Неуронске мреже су засноване на алгоритмима који су присутни у нашем мозгу и помажу у његовом функционисању. Неуронска мрежа тумачи нумеричке обрасце, који могу бити присутни у облику вектора.

Ови вектори се преводе уз помоћ неуронских мрежа. Главни посао који обавља неуронска мрежа је класификација и груписање података на основу сличности.

Најважнија предност неуронске мреже је у томе што се лако може прилагодити променљивом обрасцу излаза и не морате да га мењате сваки пут на основу уноса који дајете.

Упоредна табела

Параметри поређења	Дееп Леарнинг	Неуронске мреже
Дефиниција	Дубоко учење је подскуп машинског учења који даје систему способност да функционише као људски мозак и имитира обрасце које наш мозак ради за доношење одлука	Неуронске мреже су засноване на алгоритмима који су присутни у нашем мозгу и помажу у његовом функционисању. Неуронска мрежа тумачи нумеричке обрасце, који могу бити присутни у облику вектора
Архитектуре	1. Конволуциона неуронска мрежа 2. Рекурентна неуронска мрежа 3. Мрежа претходно обучених без надзора 4. Рекурзивна неуронска мрежа	1. Рекурентна неуронска мрежа 2. Симетрично повезана неуронска мрежа 3. Једнослојна мрежа за прослеђивање протока
Снага тумачења	Мрежа дубоког учења тумачи ваш задатак са већом ефикасношћу.	Неуронска мрежа тумачи ваш задатак са слабом ефикасношћу.
Укључене компоненте	Велики ПСУ, ГПУ, Огроман РАМ	Неурони, брзина учења, везе, функције пропагације, тежина
Време које	Може потрајати доста времена за обуку мреже.	Пошто је мање сложена, време потребно за обуку мреже је веома мање.
перформансе	Хигх Перформанце	Ниске перформансе

Шта је дубоко учење?

Дубоко учење је подскуп машинског учења који обезбеђује систему способност да функционише као људски мозак и имитира обрасце које наш мозак ради за доношење одлука.

Систем дубоког учења учи посматрањем различитих врста и образаца података и доношењем закључака на основу њих.

Дубоко учење је дубока неуронска мрежа која се састоји од много различитих слојева, а сваки слој се састоји од много различитих чворова.

Различите компоненте система дубоког учења су велики ПСУ, ГПУ и огроман РАМ. Пошто је изградња ове мреже прилично компликована, потребно је много времена и труда да се мрежа обучи.

Архитектуре које чине основу дубоког учења су конволуционе неуронске мреже, рекурентне неуронске мреже, унапред обучене мреже без надзора и рекурзивне неуронске мреже.

Шта је неуронска мрежа?

Неуронске мреже, као што име говори, заснивају се на функционисању неурона присутних у људском телу. Овај систем функционише слично ланцу неурона који примају информације и обрађују их код људи.

Неуронске мреже су засноване на алгоритмима који су присутни у нашем мозгу (неурони) и помажу у његовом функционисању.

Неуронска мрежа тумачи нумеричке обрасце, који могу бити присутни у облику вектора. Ови вектори се преводе уз помоћ неуронских мрежа.

Главни посао који обавља неуронска мрежа је класификација и груписање података на основу сличности.

Најважнија предност неуронске мреже је у томе што се лако може прилагодити променљивом обрасцу излаза и не морате да га мењате сваки пут на основу уноса који дајете.

Главне разлике између дубоког учења и неуронске мреже

1. Дубоко учење је сложен облик неуронске мреже. Мрежа дубоког учења има много различитих слојева, што је чини много сложенијом од неуронске мреже.
2. Систем дубоког учења вам пружа висок ефикасност и перформансе за завршетак ваших задатака, док неуронска мрежа извршава задатке са ниском ефикасношћу у поређењу са системом дубоког учења.
3. Главне компоненте у јединици за дубоко учење су велики ПСУ, ГПУ и огромна РАМ меморија, док су компоненте неуронске мреже Неурони, брзина учења, везе, функције ширења и тежина.
4. Будући да су мреже дубоког учења сложене, потребно је много времена за обуку мреже, док је за неуронску мрежу потребно релативно мало времена за обуку мреже.

Референце

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

Последње ажурирање: 11. јуна 2023