Deep Learning vs Neural Network: Sự khác biệt và so sánh

Với những tiến bộ trong công nghệ, chúng tôi đã khám phá ra những cách thức và phương pháp mới hơn giúp chúng tôi giải quyết vấn đề của mình.

Mặc dù công nghệ và sự phát triển liên quan đến công nghệ đã giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn, nhưng với sự ra đời của các thuật ngữ mới hơn, sự nhầm lẫn trong việc hiểu nghĩa đen của chúng và phân biệt giữa chúng đã trở thành một nhiệm vụ đầy thách thức đối với chúng ta.

Tương tự là kịch bản với các điều khoản: Học kĩ càng và mạng lưới thần kinh. Chúng bị hiểu sai và sử dụng sai.

Chìa khóa chính

1. Mạng lưới thần kinh là một loại máy học sử dụng các thuật toán để nhận dạng các mẫu và giải quyết vấn đề.
2. Học sâu là một lĩnh vực con của mạng thần kinh sử dụng nhiều lớp để xử lý dữ liệu phức tạp.
3. Mạng lưới thần kinh có thể giải quyết nhiều vấn đề, trong khi học sâu có lợi cho việc xử lý dữ liệu hình ảnh, lời nói và văn bản.

Học sâu vs Mạng lưới thần kinh

Sự khác biệt giữa deep learning và Neural network là deep learning được định nghĩa là một deep neural network bao gồm nhiều lớp khác nhau và mỗi lớp bao gồm nhiều nút khác nhau. Mạng nơ-ron giúp bạn thực hiện nhiệm vụ của mình với độ chính xác thấp hơn, trong khi học sâu, do có nhiều lớp, nhiệm vụ của bạn được hoàn thành một cách hiệu quả. Mạng nơ-ron cần ít thời gian hơn để đào tạo mạng vì nó ít phức tạp hơn, trong khi bạn có thể cần nhiều thời gian để đào tạo mạng học sâu của mình.

Học sâu là một tập hợp con của máy học tập cho phép hệ thống hoạt động giống như bộ não con người và bắt chước các mẫu mà bộ não của chúng ta sử dụng để đưa ra quyết định.

Một hệ thống học sâu học hỏi từ việc quan sát các loại và mẫu dữ liệu khác nhau và rút ra kết luận dựa trên chúng.

Học sâu là một mạng lưới thần kinh sâu được tạo thành từ nhiều lớp khác nhau và mỗi lớp bao gồm nhiều nút khác nhau.

Mạng lưới thần kinh dựa trên các thuật toán có trong não của chúng ta và giúp nó hoạt động. Mạng nơ-ron diễn giải các mẫu Số, có thể có ở dạng Vectơ.

Các vectơ này được dịch với sự trợ giúp của mạng lưới thần kinh. Công việc chính mà mạng thần kinh thực hiện là phân loại và nhóm dữ liệu dựa trên sự tương đồng.

Ưu điểm quan trọng nhất của mạng thần kinh là nó có thể dễ dàng tự thích ứng với kiểu đầu ra thay đổi và bạn không cần phải sửa đổi nó mỗi lần dựa trên đầu vào mà bạn cung cấp.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Học kĩ càng	Mạng thần kinh
Định nghĩa	Học sâu là một tập hợp con của học máy mang lại cho hệ thống khả năng hoạt động giống như bộ não con người và bắt chước các mô hình mà bộ não của chúng ta thực hiện để đưa ra quyết định	Mạng lưới thần kinh dựa trên các thuật toán có trong não của chúng ta và giúp nó hoạt động. Mạng nơ-ron diễn giải các mẫu số, có thể có ở dạng Vectơ
Kiến trúc	1. Mạng nơron hợp pháp 2. Mạng thần kinh tái phát 3. Mạng được đào tạo trước không giám sát 4. Mạng nơ ron đệ quy	1. Mạng thần kinh tái phát 2. Mạng nơ-ron kết nối đối xứng 3. Mạng chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu một lớp
Sức mạnh phiên dịch	Mạng học sâu diễn giải nhiệm vụ của bạn với hiệu quả cao hơn.	Mạng nơ-ron diễn giải nhiệm vụ của bạn với hiệu quả kém.
Các thành phần liên quan	PSU lớn, GPU, RAM lớn	Tế bào thần kinh, tốc độ học tập, Kết nối, Chức năng lan truyền, trọng lượng
Mất thời gian	Có thể mất nhiều thời gian để huấn luyện mạng.	Vì nó ít phức tạp hơn nên thời gian cần thiết để huấn luyện mạng là rất ít.
HIỆU QUẢ	Hiệu suất cao	Hiệu năng thấp

Học sâu là gì?

Học sâu là một tập hợp con của học máy cung cấp cho hệ thống khả năng hoạt động giống như bộ não con người và bắt chước các mô hình mà bộ não của chúng ta thực hiện để đưa ra quyết định.

Một hệ thống học sâu học hỏi từ việc quan sát các loại và mẫu dữ liệu khác nhau và rút ra kết luận dựa trên chúng.

Học sâu là một mạng lưới thần kinh sâu được tạo thành từ nhiều lớp khác nhau và mỗi lớp bao gồm nhiều nút khác nhau.

Các thành phần khác nhau của hệ thống học sâu là PSU lớn, GPU và RAM lớn. Vì việc xây dựng mạng này khá phức tạp nên cần rất nhiều thời gian và công sức để huấn luyện mạng.

Các kiến ​​trúc tạo thành nền tảng của Deep learning là Mạng thần kinh tích chập, Mạng thần kinh tái phát, Mạng được đào tạo trước không giám sát và Mạng thần kinh đệ quy.

Mạng thần kinh là gì?

Mạng lưới thần kinh, như tên cho thấy, dựa trên hoạt động của các tế bào thần kinh có trong cơ thể con người. Hệ thống này hoạt động tương tự như một chuỗi tế bào thần kinh tiếp nhận và xử lý thông tin ở người.

Mạng lưới thần kinh dựa trên các thuật toán có trong não của chúng ta (các tế bào thần kinh) và giúp nó hoạt động.

Mạng nơ-ron diễn giải các mẫu Số, có thể có ở dạng Vectơ. Các vectơ này được dịch với sự trợ giúp của mạng lưới thần kinh.

Công việc chính mà mạng thần kinh thực hiện là phân loại và nhóm dữ liệu dựa trên sự tương đồng.

Ưu điểm quan trọng nhất của mạng thần kinh là nó có thể dễ dàng tự thích ứng với kiểu đầu ra thay đổi và bạn không cần phải sửa đổi nó mỗi lần dựa trên đầu vào mà bạn cung cấp.

Sự khác biệt chính giữa Deep Learning và Mạng lưới thần kinh

1. Học sâu là một dạng mạng lưới thần kinh phức tạp. Mạng học sâu có nhiều lớp khác nhau, khiến nó phức tạp hơn nhiều so với mạng Thần kinh.
2. Một hệ thống học sâu cung cấp cho bạn khả năng hiệu quả và hiệu suất để hoàn thành nhiệm vụ của bạn, trong khi mạng lưới thần kinh thực hiện các nhiệm vụ với hiệu quả thấp khi so sánh với hệ thống học sâu.
3. Các thành phần chính trong đơn vị học sâu là PSU lớn, GPU và RAM khổng lồ, trong khi thành phần của mạng thần kinh là Tế bào thần kinh, tốc độ học tập, Kết nối, Chức năng lan truyền và trọng lượng.
4. Mạng học sâu rất phức tạp, cần nhiều thời gian để huấn luyện mạng, trong khi mạng nơ-ron cần tương đối ít thời gian để huấn luyện mạng.

dự án

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

Cập nhật lần cuối: ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX