Neurala nätverk vs. Deep Learning: Hur är de olika?

Artificiell intelligens har blivit en integrerad del av vårt dagliga liv i dagens teknikdrivna värld. Även om vissa människor använder neurala nätverk och djupinlärning omväxlande, varierar deras framsteg, funktioner och tillämpningar.

Så vad är neurala nätverk och modeller för djupinlärning, och hur skiljer de sig åt?

Vad är neurala nätverk?

Neurala nätverk, även kända som neurala nät, är modellerade efter den mänskliga hjärnan. De analyserar komplexa data, genomför matematiska operationer, letar efter mönster och använder den insamlade informationen för att göra förutsägelser och klassificeringar. Och precis som hjärnan har AI-neurala nätverk en grundläggande funktionell enhet som kallas neuronen. Dessa neuroner, även kallade noder, överför information inom nätverket.

Ett grundläggande neuralt nätverk har sammankopplade noder i ingångs-, dolda och utgående lager. Indatalagret bearbetar och analyserar information innan det skickas till nästa lager.

Det dolda lagret tar emot data från indatalagret eller andra dolda lager. Sedan bearbetar och analyserar det dolda lagret data ytterligare genom att tillämpa en uppsättning matematiska operationer för att transformera och extrahera relevanta funktioner från indata.

Det är utdatalagret som levererar den slutliga informationen med hjälp av de extraherade funktionerna. Detta lager kan ha en eller flera noder, beroende på datainsamlingstypen. För binär klassificering – ett ja/nej-problem – kommer utgången att ha en nod som visar ett 1- eller 0-resultat.

Det finns olika typer av AI-neurala nätverk.

1. FeedForward Neural Network

Feedforward neurala nätverk, som oftast används för ansiktsigenkänning, överför information i en riktning. Detta innebär att varje nod i ett lager är länkad till varje nod i nästa lager, med information som flödar enkelriktat tills den når utgångsnoden. Detta är en av de enklaste typerna av neurala nätverk.

2. Återkommande neurala nätverk

Denna form av neurala nätverk underlättar teoretisk inlärning. Återkommande neurala nätverk används för sekventiell data, som naturligt språk och ljud. De används också till text-till-tal-applikationer för Android och iPhones. Och till skillnad från feedforward neurala nätverk som bearbetar information i en riktning, använder återkommande neurala nätverk data från processionsneuronen och skickar tillbaka den till nätverket.

Detta returalternativ är kritiskt för tillfällen då systemet släpper felaktiga förutsägelser. Återkommande neurala nätverk kan försöka hitta orsaken till felaktiga utfall och anpassa sig därefter.

3. Konvolutionellt neuralt nätverk

Traditionella neurala nätverk har designats för att bearbeta indata av fast storlek, men konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan bearbeta data av olika dimensioner. CNN är idealiska för att klassificera visuella data som bilder och videor med olika upplösningar och bildförhållanden. De är också mycket användbara för bildigenkänningsapplikationer.

4. Dekonvolutionellt neuralt nätverk

Detta neurala nätverk är också känt som ett transponerat faltningsneuralt nätverk. Det är motsatsen till ett konvolutionellt nätverk.

I ett faltningsneuralt nätverk bearbetas ingångsbilder genom faltningslager för att extrahera viktiga funktioner. Denna utdata bearbetas sedan genom en serie anslutna lager, som utför klassificering – tilldelar ett namn eller en etikett till en ingångsbild baserat på dess egenskaper. Detta är användbart för objektidentifiering och bildsegmentering.

Men i ett dekonvolutionellt neuralt nätverk blir funktionskartan som tidigare var en utgång indata. Denna funktionskarta är en tredimensionell uppsättning av värden och spolas upp för att bilda den ursprungliga bilden med en ökad rumslig upplösning.

5. Modulärt neuralt nätverk

Detta neurala nätverk kombinerar sammankopplade moduler, som var och en utför en specifik deluppgift. Varje modul i ett modulnätverk består av ett neuralt nätverk som är förberedd för att hantera en deluppgift som taligenkänning eller språköversättning.

Modulära neurala nätverk är anpassningsbara och användbara för att hantera indata med mycket varierande data.

Vad är Deep Learning?

Deep learning, en underkategori av maskininlärning, innebär att man tränar neurala nätverk för att automatiskt lära sig och utvecklas självständigt utan att vara programmerade att göra det.

Är djupinlärning artificiell intelligens? Ja. Det är drivkraften bakom många AI-applikationer och automationstjänster, som hjälper användare att utföra uppgifter med lite mänsklig inblandning. ChatGPT är en av dessa AI-applikationer med flera praktiska användningsområden.

Det finns många dolda skikt mellan in- och utgångsskikten för djupinlärning. Detta gör att nätverket kan utföra extremt komplexa operationer och ständigt lära sig allt eftersom datarepresentationerna passerar genom lagren.

Deep learning har tillämpats på bildigenkänning, taligenkänning, videosyntes och drogupptäckter. Dessutom har den applicerats på komplexa skapelser, som självkörande bilar, som använder algoritmer för djupinlärning för att identifiera hinder och perfekt navigera runt dem.

Du måste mata in stora mängder märkt data i nätverket för att träna en modell för djupinlärning. Det är då backpropagation inträffar: justering av vikter och fördomar hos nätverkets neuroner tills det exakt kan förutsäga utdata för ny indata.

Neurala nätverk vs. Deep Learning: Skillnader förklaras

Neurala nätverk och modeller för djupinlärning är undergrupper av maskininlärning. Men de skiljer sig åt på olika sätt.

Skikten

Neurala nätverk är vanligtvis uppbyggda av ett input-, dolt- och output-lager. Samtidigt omfattar djupinlärningsmodeller flera lager av neurala nätverk.

Omfattning

Även om modeller för djupinlärning innehåller neurala nätverk, förblir de ett koncept som skiljer sig från neurala nätverk. Tillämpningar av neurala nätverk inkluderar mönsterigenkänning, ansiktsidentifiering, maskinöversättning och sekvensigenkänning.

Under tiden kan du använda nätverk för djupinlärning för hantering av kundrelationer, tal- och språkbehandling, bildåterställning, läkemedelsupptäckt och mer.

Extraktion av funktioner

Neurala nätverk kräver mänskligt ingripande, eftersom ingenjörer manuellt måste bestämma hierarkin av funktioner. Deep learning-modeller kan dock automatiskt bestämma hierarkin av funktioner med hjälp av märkta datamängder och ostrukturerade rådata.

Prestanda

Neurala nätverk tar mindre tid att träna, men har lägre noggrannhet jämfört med djupinlärning; djupinlärning är mer komplext. Neurala nätverk är också kända för att tolka uppgifter dåligt trots snabbt slutförande.

Beräkning

Deep learning är ett komplext neuralt nätverk som kan klassificera och tolka rådata med lite mänsklig inblandning men kräver mer beräkningsresurser. Neurala nätverk är en enklare delmängd av maskininlärning som kan tränas med hjälp av mindre datamängder med färre beräkningsresurser, men deras förmåga att bearbeta komplexa data är begränsad.

Neurala nätverk är inte samma sak som djupinlärning

Även om de används omväxlande är neurala och djupa inlärningsnätverk olika. De har olika träningsmetoder och grader av noggrannhet. Ändå är djupinlärningsmodeller mer avancerade och ger resultat med högre noggrannhet, eftersom de kan lära sig självständigt med lite mänsklig inblandning.