تفاوت اصلی بین شبکه عصبی و یادگیری عمیق در این است که شبکه عصبی مشابه نورون‌های مغز انسان عمل می‌کند تا وظایف محاسباتی مختلف را سریعتر انجام دهد، در حالی که یادگیری عمیق نوع خاصی از یادگیری ماشینی است که رویکرد یادگیری را تقلید می‌کند. کسب دانش.
شبکه عصبیبه ساخت مدل های پیش بینی برای حل مسائل پیچیده کمک می کند. از سوی دیگر، یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشینی است. این به توسعه تشخیص گفتار، تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، سیستم های توصیه، بیوانفورماتیک و بسیاری موارد دیگر کمک می کند. شبکه عصبی روشی برای پیاده سازی یادگیری عمیق است.
شبکه عصبی چیست؟
نرون های بیولوژیکی الهام بخش شبکه های عصبی هستند. میلیون ها نورون در مغز انسان وجود دارد و اطلاعات از یک نورون به نورون دیگر پردازش می شود. شبکه های عصبی از این سناریو استفاده می کنند. آنها یک مدل کامپیوتری شبیه به مغز ایجاد می کنند. این می تواند وظایف پیچیده محاسباتی را سریعتر از یک سیستم معمولی انجام دهد.
شکل 01: نمودار بلوک شبکه عصبی
در یک شبکه عصبی، گره ها به یکدیگر متصل می شوند. هر اتصال وزنی دارد. وقتی ورودی‌های گره‌ها x1، x2، x3، … و وزن‌های مربوطه w1، w2، w3، … هستند، آنگاه ورودی خالص (y) برابر بااست.
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
پس از اعمال ورودی خالص به تابع فعال سازی، خروجی را می دهد. تابع فعال‌سازی می‌تواند خطی یا تابع سیگموید باشد.
Y=F(y)
اگر این خروجی با خروجی مورد نظر متفاوت باشد، وزن دوباره تنظیم می شود و این روند تا رسیدن به خروجی مورد نظر ادامه می یابد. این وزن به‌روزرسانی طبق الگوریتم انتشار پس‌انداز انجام می‌شود.
دو توپولوژی شبکه عصبی به نام های فید فوروارد و بازخورد وجود دارد. شبکه های فید فوروارد هیچ حلقه بازخوردی ندارند. به عبارت دیگر، سیگنال ها فقط از ورودی به خروجی جریان می یابند. شبکه‌های پیشخور بیشتر به شبکه‌های عصبی تک لایه و چند لایه تقسیم می‌شوند.
انواع شبکه
در شبکه های تک لایه، لایه ورودی به لایه خروجی متصل می شود. شبکه عصبی چند لایه لایه های بیشتری بین لایه ورودی و خروجی دارد. به این لایه ها لایه های پنهان می گویند. نوع شبکه دیگر که شبکه های بازخوردی هستند دارای مسیرهای بازخورد هستند. علاوه بر این، امکان انتقال اطلاعات به هر دو طرف وجود دارد.
شکل 02: شبکه عصبی چندلایه
یک شبکه عصبی با تغییر وزن اتصال بین گره ها یاد می گیرد. سه نوع یادگیری مانند یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی وجود دارد. در یادگیری نظارت شده، شبکه یک بردار خروجی را با توجه به بردار ورودی ارائه می دهد. این بردار خروجی با بردار خروجی مورد نظر مقایسه می شود. اگر تفاوت وجود داشته باشد، وزن ها تغییر می کنند. این فرآیند تا زمانی ادامه می یابد که خروجی واقعی با خروجی مورد نظر مطابقت داشته باشد.
در یادگیری بدون نظارت، شبکه الگوها و ویژگی‌ها را از داده‌های ورودی و رابطه داده‌های ورودی را به خودی خود شناسایی می‌کند. در این یادگیری، بردارهای ورودی از انواع مشابه ترکیب می شوند تا خوشه ها را ایجاد کنند. هنگامی که شبکه یک الگوی ورودی جدید دریافت می کند، خروجی را نشان می دهد که کلاسی را که آن الگوی ورودی به آن تعلق دارد، مشخص می کند.یادگیری تقویتی بازخوردهایی از محیط می پذیرد. سپس شبکه وزن ها را تغییر می دهد. اینها روشهایی برای آموزش شبکه عصبی هستند. به طور کلی، شبکه های عصبی به حل مشکلات مختلف تشخیص الگو کمک می کنند.
یادگیری عمیق چیست؟
قبل از یادگیری عمیق، بحث در مورد یادگیری ماشین مهم است. این توانایی را به رایانه می دهد تا بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرد. به عبارت دیگر، به ایجاد الگوریتم های خودآموز برای تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص الگوهای تصمیم گیری کمک می کند. اما، برخی محدودیت‌ها در یادگیری ماشین عمومی وجود دارد. اولا، کار با داده های با ابعاد بالا یا مجموعه بسیار بزرگ ورودی و خروجی دشوار است. همچنین ممکن است استخراج ویژگی دشوار باشد.
یادگیری عمیق این مسائل را حل می کند. این نوع خاصی از یادگیری ماشینی است. این به ساخت الگوریتم‌های یادگیری کمک می‌کند که می‌توانند مشابه مغز انسان عمل کنند. شبکه های عصبی عمیق و شبکه های عصبی مکرر برخی از معماری های یادگیری عمیق هستند.شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با چندین لایه پنهان است. شبکه‌های عصبی مکرر از حافظه برای پردازش توالی ورودی‌ها استفاده می‌کنند.
تفاوت بین شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟
شبکه عصبی سیستمی است که مشابه نورون های مغز انسان عمل می کند تا وظایف محاسباتی مختلف را سریعتر انجام دهد. یادگیری عمیق نوع خاصی از یادگیری ماشینی است که از رویکرد یادگیری انسان برای کسب دانش تقلید می کند. شبکه عصبی روشی برای دستیابی به یادگیری عمیق است. از سوی دیگر، Deep Leaning شکل خاصی از Machine Leaning است. این تفاوت اصلی بین شبکه عصبی و یادگیری عمیق است
خلاصه - شبکه عصبی در مقابل یادگیری عمیق
تفاوت بین شبکه عصبی و یادگیری عمیق در این است که شبکه عصبی مشابه نورون‌های مغز انسان عمل می‌کند تا وظایف محاسباتی مختلف را سریعتر انجام دهد، در حالی که یادگیری عمیق نوع خاصی از یادگیری ماشینی است که رویکرد یادگیری را تقلید می‌کند. دانش
