Differenza tra rete neurale e apprendimento profondo

Il differenza fondamentale tra la rete neurale e l'apprendimento profondo è così la rete neurale funziona in modo simile ai neuroni nel cervello umano per eseguire più compiti di calcolo più velocemente mentre l'apprendimento profondo è un tipo speciale di apprendimento automatico che imita l'approccio di apprendimento che gli umani usano per acquisire conoscenza.

La rete neurale aiuta a costruire modelli predittivi per risolvere problemi complessi. D'altra parte, l'apprendimento approfondito fa parte dell'apprendimento automatico. Aiuta a sviluppare il riconoscimento vocale, il riconoscimento dell'immagine, l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di raccomandazione, la bioinformatica e molti altri. Neural Network è un metodo per implementare l'apprendimento profondo.

CONTENUTO

1. Panoramica e differenza chiave
2. Cos'è la rete neurale
3. Cos'è l'apprendimento profondo
4. Confronto affiancato - Rete neurale vs Apprendimento profondo in forma tabulare
5. Sommario

Cos'è la rete neurale?

I neuroni biologici sono l'ispirazione per le reti neurali. Ci sono milioni di neuroni nel cervello umano e il processo di informazione da un neurone all'altro. Le reti neurali utilizzano questo scenario. Creano un modello di computer simile a un cervello. È in grado di eseguire attività computazionali complesse più velocemente di un normale sistema.

Figura 01: diagramma a blocchi della rete neurale

In una rete neurale, i nodi si connettono tra loro. Ogni connessione ha un peso. Quando gli ingressi ai nodi sono x1, x2, x3, ... e i pesi corrispondenti sono w1, w2, w3, ... quindi l'input netto (y) è,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 + ... .

Dopo aver applicato l'input netto alla funzione di attivazione, fornisce l'output. La funzione di attivazione può essere lineare o sigmoide.

Y = F (y)

Se questa uscita è diversa dall'uscita desiderata, il peso viene nuovamente regolato e questo processo continua fino a ottenere l'uscita desiderata. Questo peso di aggiornamento si verifica in base all'algoritmo di backpropagation.

Esistono due topologie di rete neurali denominate feedforward e feedback. Le reti feedforward non hanno un ciclo di feedback. In altre parole, i segnali fluiscono solo dall'input all'output. Le reti Feedforward si dividono ulteriormente in reti neurali a strato singolo e multistrato.

Tipi di rete

Nelle reti a livello singolo, il livello di input si collega al livello di output. La rete neurale a più strati ha più livelli tra il livello di input e il livello di output. Questi livelli sono chiamati livelli nascosti. L'altro tipo di rete che è la rete di feedback ha percorsi di feedback. Inoltre, vi è la possibilità di trasmettere informazioni ad entrambe le parti.

Figura 02: Rete neurale multistrato

Una rete neurale impara modificando i pesi della connessione tra i nodi. Esistono tre tipi di apprendimento, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento senza supervisione e l'apprendimento di rinforzo. Nell'apprendimento supervisionato, la rete fornirà un vettore di output in base al vettore di input. Questo vettore di uscita viene confrontato con il vettore di output desiderato. Se c'è una differenza, i pesi cambieranno. Questo processo continua fino a quando l'output effettivo corrisponde all'output desiderato.

Nell'apprendimento non supervisionato, la rete identifica i modelli e le caratteristiche dai dati di input e dalla relazione per i dati di input autonomamente. In questo apprendimento, i vettori di input di tipi simili si combinano per creare cluster. Quando la rete ottiene un nuovo pattern di input, darà l'output specificando la classe a cui appartiene quel pattern di input. L'apprendimento di rinforzo accetta alcuni feedback dall'ambiente. Quindi la rete cambia i pesi. Questi sono i metodi per addestrare una rete neurale. Nel complesso, le reti neurali aiutano a risolvere vari problemi di riconoscimento del modello.

Cos'è l'apprendimento profondo?

Prima dell'apprendimento approfondito, è importante discutere dell'apprendimento automatico. Dà la possibilità per un computer di imparare senza programmazione esplicita. In altre parole, aiuta a creare algoritmi di autoapprendimento per analizzare i dati e riconoscere i modelli per prendere decisioni. Ma ci sono alcune limitazioni nell'apprendimento automatico generale. In primo luogo, è difficile lavorare con dati dimensionali elevati o con un insieme estremamente grande di ingressi e uscite. Potrebbe anche essere difficile eseguire l'estrazione delle caratteristiche.

Apprendimento profondo risolve questi problemi. È un tipo speciale di apprendimento automatico. Aiuta a costruire algoritmi di apprendimento che possono funzionare in modo simile al cervello umano. Le reti neurali profonde e le reti neurali ricorrenti sono alcune architetture di apprendimento profondo. Una rete neurale profonda è una rete neurale con più livelli nascosti. Le reti neurali ricorrenti utilizzano la memoria per elaborare sequenze di input.

Qual è la differenza tra rete neurale e apprendimento profondo?

Una rete neurale è un sistema che opera in modo simile ai neuroni nel cervello umano per eseguire più velocemente compiti di calcolo diversi. L'apprendimento profondo è un tipo speciale di apprendimento automatico che imita l'approccio di apprendimento che gli esseri umani utilizzano per acquisire conoscenza. La rete neurale è un metodo per raggiungere un apprendimento profondo. D'altra parte, Deep Leaning è una forma speciale di Machine Leaning. Questa è la principale differenza tra la rete neurale e l'apprendimento profondo

Riepilogo - Rete neurale vs Apprendimento profondo

La differenza tra la rete neurale e l'apprendimento profondo è che la rete neurale funziona in modo simile ai neuroni nel cervello umano per eseguire più compiti di calcolo più velocemente mentre l'apprendimento profondo è un tipo speciale di apprendimento automatico che imita l'approccio di apprendimento usato dall'uomo per acquisire conoscenza.

Riferimento:

1. "Cos'è l'apprendimento profondo (Deep Neural Network)? - Definizione da WhatIs.com. "SearchEnterpriseAI. Disponibile qui 
2. "Apprendimento profondo". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30 maggio 2018. Disponibile qui  
3.edurekaIN. Cos'è l'apprendimento profondo | Apprendimento profondo semplificato | Esercitazione di apprendimento profondo | Edureka, Edureka !, 10 maggio 2017. Disponibile qui   
4. Punto tutorial. "Blocchi di rete neurali artificiali".  Punto tutorial, 8 gennaio 2018. Disponibile qui  

Cortesia dell'immagine:

1. "Rete neurale artificiale" By Geetika saini - Opera propria, (CC BY-SA 4.0) attraverso Commons Wikimedia  
2.'MultiLayerNeuralNetworkBigger english'By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative work: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) attraverso Commons Wikimedia