Neuroniniai tinklai ir gilusis mokymasis vartojami pakaitomis, tačiau jie skiriasi.
Dirbtinis intelektas tapo neatsiejama mūsų kasdienio gyvenimo dalimi šiuolaikiniame technologijų valdomame pasaulyje. Nors kai kurie žmonės naudoja neuroninius tinklus ir giluminį mokymąsi pakaitomis, jų pažanga, funkcijos ir programos skiriasi.
Taigi, kas yra neuroniniai tinklai ir gilaus mokymosi modeliai ir kuo jie skiriasi?
Kas yra neuroniniai tinklai?
Neuroniniai tinklai, taip pat žinomi kaip neuroniniai tinklai, yra modeliuojami pagal žmogaus smegenis. Jie analizuoja sudėtingus duomenis, atlieka matematines operacijas, ieško modelių ir naudoja surinktą informaciją prognozėms ir klasifikavimui. Ir kaip smegenys, AI neuroniniai tinklai turi pagrindinį funkcinį vienetą, žinomą kaip neuronas. Šie neuronai, dar vadinami mazgais, perduoda informaciją tinkle.
Pagrindinis neuroninis tinklas turi tarpusavyje sujungtus mazgus įvesties, paslėptuose ir išvesties sluoksniuose. Įvesties sluoksnis apdoroja ir analizuoja informaciją prieš siųsdamas ją į kitą sluoksnį.
Paslėptas sluoksnis gauna duomenis iš įvesties sluoksnio arba kitų paslėptų sluoksnių. Tada paslėptasis sluoksnis toliau apdoroja ir analizuoja duomenis taikydamas matematinių operacijų rinkinį, kad transformuotų ir iš įvesties duomenų išskirtų atitinkamas funkcijas.
Tai išvesties sluoksnis, kuris pateikia galutinę informaciją naudodamas išgautas funkcijas. Šis sluoksnis gali turėti vieną ar daugiau mazgų, atsižvelgiant į duomenų rinkimo tipą. Dvejetainei klasifikacijai – taip/ne problema – išvestis turės vieną mazgą, pateikiantį 1 arba 0 rezultatą.
Yra įvairių tipų AI neuroniniai tinklai.
1. „FedForward“ neuroninis tinklas
Feedforward neuroniniai tinklai, dažniausiai naudojami veido atpažinimui, perduoda informaciją viena kryptimi. Tai reiškia, kad kiekvienas vieno sluoksnio mazgas yra susietas su kiekvienu kito sluoksnio mazgu, o informacija teka viena kryptimi, kol pasiekia išvesties mazgą. Tai vienas iš paprasčiausių neuroninių tinklų tipų.
2. Pasikartojantis neuroninis tinklas
Ši neuroninio tinklo forma padeda teoriniam mokymuisi. Pasikartojantys neuroniniai tinklai naudojami nuosekliems duomenims, pvz., natūraliai kalbai ir garsui, gauti. Jie taip pat naudojami teksto į kalbą programos, skirtos „Android“. ir iPhone. Ir skirtingai nuo grįžtamųjų neuroninių tinklų, kurie apdoroja informaciją viena kryptimi, pasikartojantys neuroniniai tinklai naudoja duomenis iš procesinio neurono ir siunčia juos atgal į tinklą.
Ši grąžinimo parinktis yra labai svarbi tais atvejais, kai sistema pateikia klaidingas prognozes. Pasikartojantys neuroniniai tinklai gali bandyti rasti neteisingų rezultatų priežastį ir atitinkamai pakoreguoti.
3. Konvoliucinis neuroninis tinklas
Tradiciniai neuroniniai tinklai buvo sukurti apdoroti fiksuoto dydžio įvestis, bet konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) gali apdoroti įvairaus dydžio duomenis. CNN idealiai tinka klasifikuoti vaizdinius duomenis, pvz skirtingos raiškos ir formato vaizdai ir vaizdo įrašai. Jie taip pat labai naudingi vaizdo atpažinimo programoms.
4. Dekonvoliucinis neuronų tinklas
Šis neuronų tinklas taip pat žinomas kaip transponuotas konvoliucinis neuronų tinklas. Tai priešinga konvoliuciniam tinklui.
Konvoliuciniame neuroniniame tinkle įvesties vaizdai apdorojami konvoliuciniais sluoksniais, siekiant išskirti svarbias savybes. Tada ši išvestis apdorojama per sujungtų sluoksnių seriją, kuri atlieka klasifikaciją – priskiria įvesties vaizdui pavadinimą arba etiketę pagal jo savybes. Tai naudinga objekto identifikavimui ir vaizdo segmentavimui.
Tačiau dekonvoliuciniame neuroniniame tinkle įvestis tampa funkcijų žemėlapis, kuris anksčiau buvo išvestis. Šis ypatybių žemėlapis yra trimatis reikšmių masyvas ir išimamas, kad būtų suformuotas pradinis vaizdas su padidinta erdvine raiška.
5. Modulinis neuroninis tinklas
Šis neuroninis tinklas sujungia tarpusavyje sujungtus modulius, kurių kiekvienas atlieka tam tikrą dalį. Kiekvienas modulinio tinklo modulis susideda iš neuroninio tinklo, paruošto atlikti tokias papildomas užduotis kaip kalbos atpažinimas ar kalbos vertimas.
Moduliniai neuroniniai tinklai yra pritaikomi ir naudingi tvarkant įvestį su labai įvairiais duomenimis.
Kas yra gilus mokymasis?
Gilus mokymasis, mašininio mokymosi pakategorė, apima neuroninių tinklų mokymą, kad jie automatiškai mokytųsi ir vystytųsi savarankiškai, nebūdami tam užprogramuoti.
Ar gilus mokymasis yra dirbtinis intelektas? Taip. Tai yra daugelio AI programų ir automatizavimo paslaugų varomoji jėga, padedanti vartotojams atlikti užduotis be žmogaus įsikišimo. „ChatGPT“ yra viena iš tų dirbtinio intelekto programų, kurios praktiškai naudojamos.
Tarp gilaus mokymosi įvesties ir išvesties sluoksnių yra daug paslėptų sluoksnių. Tai leidžia tinklui atlikti itin sudėtingas operacijas ir nuolat mokytis, kai duomenų pateikimas pereina per sluoksnius.
Gilus mokymasis buvo pritaikytas vaizdo atpažinimui, kalbos atpažinimui, vaizdo sintezei ir narkotikų atradimams. Be to, jis buvo pritaikytas sudėtingiems kūriniams, pvz., savarankiškai važiuojantiems automobiliams, kurie naudoja gilaus mokymosi algoritmus, kad nustatytų kliūtis ir puikiai apvažiuotų jas.
Norėdami išmokyti gilaus mokymosi modelį, į tinklą turite įvesti didelius pažymėtų duomenų kiekius. Tai yra tada, kai vyksta atgalinis sklidimas: koreguojamas tinklo neuronų svoris ir poslinkis, kol jis gali tiksliai numatyti naujų įvesties duomenų išvestį.
Neuroniniai tinklai vs. Gilus mokymasis: paaiškinti skirtumai
Neuroniniai tinklai ir giluminio mokymosi modeliai yra mašininio mokymosi pogrupiai. Tačiau jie skiriasi įvairiais būdais.
Sluoksniai
Neuroniniai tinklai paprastai susideda iš įvesties, paslėpto ir išvesties sluoksnių. Tuo tarpu giluminio mokymosi modeliai apima kelis neuroninių tinklų sluoksnius.
Taikymo sritis
Nors giluminio mokymosi modeliai apima neuroninius tinklus, jie išlieka sąvoka, kuri skiriasi nuo neuroninių tinklų. Neuroninių tinklų taikymas apima modelio atpažinimą, veido identifikavimą, mašininį vertimą ir sekos atpažinimą.
Tuo tarpu giluminio mokymosi tinklus galite naudoti santykių su klientais valdymui, kalbos ir kalbos apdorojimui, vaizdo atkūrimui, vaistų atradimui ir kt.
Savybių išgavimas
Neuroniniams tinklams reikalingas žmogaus įsikišimas, nes inžinieriai turi rankiniu būdu nustatyti funkcijų hierarchiją. Tačiau giluminio mokymosi modeliai gali automatiškai nustatyti funkcijų hierarchiją, naudodami pažymėtus duomenų rinkinius ir nestruktūrizuotus neapdorotus duomenis.
Spektaklis
Neuroniniams tinklams lavinti reikia mažiau laiko, tačiau jų tikslumas yra mažesnis, palyginti su giluminiu mokymusi; gilus mokymasis yra sudėtingesnis. Be to, žinoma, kad neuroniniai tinklai prastai interpretuoja užduotis, nepaisant greito užbaigimo.
Skaičiavimas
Gilus mokymasis yra sudėtingas neuroninis tinklas, galintis klasifikuoti ir interpretuoti neapdorotus duomenis mažai žmogaus įsikišdamas, tačiau jam reikia daugiau skaičiavimo išteklių. Neuroniniai tinklai yra paprastesnis mašininio mokymosi pogrupis, kurį galima apmokyti naudojant mažesnius duomenų rinkinius su mažiau skaičiavimo išteklių, tačiau jų galimybės apdoroti sudėtingus duomenis yra ribotos.
Neuroniniai tinklai nėra tas pats, kas gilus mokymasis
Nors ir naudojami pakaitomis, neuroniniai ir giluminio mokymosi tinklai skiriasi. Jie turi skirtingus mokymo metodus ir tikslumo laipsnius. Nepaisant to, gilaus mokymosi modeliai yra pažangesni ir duoda tikslesnius rezultatus, nes jie gali mokytis savarankiškai, mažai žmogaus įsikišdami.