Neurale netwerken vs. Diep leren: hoe verschillen ze?

Kunstmatige intelligentie is een integraal onderdeel geworden van ons dagelijks leven in de door technologie gedreven wereld van vandaag. Hoewel sommige mensen neurale netwerken en deep learning door elkaar gebruiken, variëren hun vorderingen, functies en toepassingen.

Dus wat zijn neurale netwerken en deep learning-modellen en hoe verschillen ze?

Wat zijn neurale netwerken?

Neurale netwerken, ook wel neurale netwerken genoemd, zijn gemodelleerd naar het menselijk brein. Ze analyseren complexe gegevens, voltooien wiskundige bewerkingen, zoeken naar patronen en gebruiken de verzamelde informatie om voorspellingen en classificaties te maken. En net als de hersenen hebben AI-neurale netwerken een functionele basiseenheid die bekend staat als het neuron. Deze neuronen, ook wel knooppunten genoemd, dragen informatie over binnen het netwerk.

Een basis neuraal netwerk heeft onderling verbonden knooppunten in de invoer-, verborgen en uitvoerlagen. De invoerlaag verwerkt en analyseert informatie voordat deze naar de volgende laag wordt verzonden.

De verborgen laag ontvangt gegevens van de invoerlaag of andere verborgen lagen. Vervolgens verwerkt en analyseert de verborgen laag de gegevens verder door een reeks wiskundige bewerkingen toe te passen om relevante kenmerken uit de invoergegevens te transformeren en te extraheren.

Het is de uitvoerlaag die de uiteindelijke informatie levert met behulp van de geëxtraheerde functies. Deze laag kan een of meer knooppunten hebben, afhankelijk van het type gegevensverzameling. Voor binaire classificatie - een ja/nee-probleem - heeft de uitvoer één knooppunt met een 1 of 0 resultaat.

Er zijn verschillende soorten AI neurale netwerken.

1. FeedForward neuraal netwerk

Feedforward neurale netwerken, meestal gebruikt voor gezichtsherkenning, dragen informatie in één richting over. Dit betekent dat elk knooppunt in één laag is gekoppeld aan elk knooppunt in de volgende laag, waarbij informatie in één richting stroomt totdat het het uitgangsknooppunt bereikt. Dit is een van de eenvoudigste soorten neurale netwerken.

2. Terugkerend neuraal netwerk

Deze vorm van neuraal netwerk helpt theoretisch leren. Terugkerende neurale netwerken worden gebruikt voor sequentiële gegevens, zoals natuurlijke taal en audio. Daar worden ze ook voor gebruikt tekst-naar-spraak-applicaties voor Android en iPhones. En in tegenstelling tot feedforward neurale netwerken die informatie in één richting verwerken, gebruiken terugkerende neurale netwerken gegevens van het processieneuron en sturen deze terug naar het netwerk.

Deze retouroptie is van cruciaal belang voor momenten waarop het systeem verkeerde voorspellingen vrijgeeft. Terugkerende neurale netwerken kunnen proberen de reden voor onjuiste uitkomsten te vinden en dienovereenkomstig aan te passen.

3. Convolutioneel neuraal netwerk

Traditionele neurale netwerken zijn ontworpen om invoer van vaste grootte te verwerken, maar convolutionele neurale netwerken (CNN's) kunnen gegevens van verschillende afmetingen verwerken. CNN's zijn ideaal voor het classificeren van visuele gegevens zoals afbeeldingen en video's met verschillende resoluties en beeldverhoudingen. Ze zijn ook erg handig voor toepassingen voor beeldherkenning.

4. Deconvolutioneel neuraal netwerk

Dit neurale netwerk wordt ook wel een getransponeerd convolutioneel neuraal netwerk genoemd. Het is het tegenovergestelde van een convolutioneel netwerk.

In een convolutioneel neuraal netwerk worden invoerbeelden verwerkt via convolutionele lagen om belangrijke kenmerken te extraheren. Deze uitvoer wordt vervolgens verwerkt via een reeks verbonden lagen, die classificatie uitvoeren: een naam of label toewijzen aan een invoerafbeelding op basis van de kenmerken ervan. Dit is handig voor objectidentificatie en beeldsegmentatie.

In een deconvolutioneel neuraal netwerk wordt de functiekaart die voorheen een uitvoer was, echter de invoer. Deze functiekaart is een driedimensionale reeks waarden en wordt uit de spoel gehaald om het originele beeld te vormen met een verhoogde ruimtelijke resolutie.

5. Modulair neuraal netwerk

Dit neurale netwerk combineert onderling verbonden modules die elk een specifieke deeltaak uitvoeren. Elke module in een modulair netwerk bestaat uit een neuraal netwerk dat klaar is om een ​​subtaak zoals spraakherkenning of taalvertaling aan te pakken.

Modulaire neurale netwerken zijn aanpasbaar en nuttig voor het afhandelen van invoer met zeer uiteenlopende gegevens.

Wat is diep leren?

Diep leren, een subcategorie van machine learning, omvat het trainen van neurale netwerken om automatisch zelfstandig te leren en te evolueren zonder daarvoor geprogrammeerd te zijn.

Is diep leren kunstmatige intelligentie? Ja. Het is de drijvende kracht achter veel AI-toepassingen en automatiseringsservices en helpt gebruikers taken uit te voeren met weinig menselijke tussenkomst. ChatGPT is een van die AI-toepassingen met verschillende praktische toepassingen.

Er zijn veel verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlagen van deep learning. Hierdoor kan het netwerk uiterst complexe bewerkingen uitvoeren en continu leren terwijl de gegevensrepresentaties door de lagen gaan.

Diep leren is toegepast op beeldherkenning, spraakherkenning, videosynthese en medicijnontdekkingen. Bovendien is het toegepast op complexe creaties, zoals zelfrijdende auto's, die deep learning-algoritmen gebruiken om obstakels te identificeren en er perfect omheen te navigeren.

U moet grote hoeveelheden gelabelde gegevens in het netwerk invoeren om een ​​deep-learning model te trainen. Dit is wanneer backpropagation plaatsvindt: het aanpassen van de gewichten en vooroordelen van de neuronen van het netwerk totdat het de uitvoer voor nieuwe invoergegevens nauwkeurig kan voorspellen.

Neurale netwerken vs. Diep leren: verschillen uitgelegd

Neurale netwerken en deep learning-modellen zijn subsets van machine learning. Ze verschillen echter op verschillende manieren.

Lagen

Neurale netwerken bestaan ​​meestal uit een input-, hidden- en outputlaag. Ondertussen omvatten deep learning-modellen verschillende lagen neurale netwerken.

Domein

Hoewel deep learning-modellen neurale netwerken bevatten, blijven ze een ander concept dan neurale netwerken. Toepassingen van neurale netwerken zijn onder meer patroonherkenning, gezichtsidentificatie, machinevertaling en sequentieherkenning.

Ondertussen kunt u deep learning-netwerken gebruiken voor klantrelatiebeheer, spraak- en taalverwerking, beeldherstel, medicijnontdekking en meer.

Extractie van functies

Neurale netwerken vereisen menselijke tussenkomst, omdat ingenieurs de hiërarchie van functies handmatig moeten bepalen. Deep learning-modellen kunnen echter automatisch de hiërarchie van functies bepalen met behulp van gelabelde datasets en ongestructureerde onbewerkte gegevens.

Prestatie

Neurale netwerken hebben minder tijd nodig om te trainen, maar zijn minder nauwkeurig in vergelijking met diep leren; diep leren is complexer. Ook is bekend dat neurale netwerken taken slecht interpreteren ondanks snelle voltooiing.

Berekening

Diep leren is een complex neuraal netwerk dat onbewerkte gegevens kan classificeren en interpreteren met weinig menselijke tussenkomst, maar waarvoor meer rekenkracht nodig is. Neurale netwerken zijn een eenvoudigere subset van machine learning die kan worden getraind met behulp van kleinere datasets met minder rekenkracht, maar hun vermogen om complexe data te verwerken is beperkt.

Neurale netwerken is niet hetzelfde als diep leren

Hoewel ze door elkaar worden gebruikt, zijn neurale en deep learning-netwerken verschillend. Ze hebben verschillende trainingsmethoden en graden van nauwkeurigheid. Desalniettemin zijn deep learning-modellen geavanceerder en produceren ze resultaten met een grotere nauwkeurigheid, omdat ze onafhankelijk kunnen leren met weinig menselijke tussenkomst.