მთავარი განსხვავება ნერვულ ქსელსა და ღრმა სწავლებას შორის არის ის, რომ ნერვული ქსელი მუშაობს ადამიანის ტვინში ნეირონების მსგავსად, რათა შეასრულოს სხვადასხვა გამოთვლითი ამოცანები უფრო სწრაფად, ხოლო ღრმა სწავლება არის მანქანური სწავლის სპეციალური ტიპი, რომელიც მიბაძავს სწავლის მიდგომას. მოიპოვე ცოდნა.
ნეირონული ქსელი გვეხმარება პროგნოზირებადი მოდელების აგებაში რთული პრობლემების გადასაჭრელად. მეორეს მხრივ, ღრმა სწავლა მანქანური სწავლის ნაწილია. ეს ხელს უწყობს მეტყველების ამოცნობის, გამოსახულების ამოცნობის, ბუნებრივი ენის დამუშავების, სარეკომენდაციო სისტემების, ბიოინფორმატიკის და მრავალი სხვას განვითარებას. ნერვული ქსელი არის ღრმა სწავლის განხორციელების მეთოდი.
რა არის ნერვული ქსელი?
ბიოლოგიური ნეირონები არის ნერვული ქსელების შთაგონება. ადამიანის ტვინში მილიონობით ნეირონია და ინფორმაციის პროცესი ერთი ნეირონიდან მეორეზე. ნერვული ქსელები იყენებენ ამ სცენარს. ისინი ქმნიან ტვინის მსგავს კომპიუტერულ მოდელს. მას შეუძლია შეასრულოს გამოთვლითი რთული ამოცანები ჩვეულებრივ სისტემაზე უფრო სწრაფად.
სურათი 01: ნერვული ქსელის ბლოკის დიაგრამა
ნერვულ ქსელში კვანძები ერთმანეთთან უკავშირდებიან. თითოეულ კავშირს აქვს წონა. როდესაც კვანძების შეყვანა არის x1, x2, x3, … და შესაბამისი წონა არის w1, w2, w3, … მაშინ წმინდა შეყვანა (y) არის, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
გააქტიურების ფუნქციაზე წმინდა შეყვანის გამოყენების შემდეგ, ის იძლევა გამომავალს. აქტივაციის ფუნქცია შეიძლება იყოს წრფივი ან სიგმოიდური ფუნქცია.
Y=F(y)
თუ ეს გამომავალი განსხვავდება სასურველი გამომავალისგან, წონა კვლავ რეგულირდება და ეს პროცესი გრძელდება სასურველი გამოსავლის მიღებამდე. ეს განახლების წონა ხდება უკანა გავრცელების ალგორითმის მიხედვით.
არსებობს ორი ნერვული ქსელის ტოპოლოგია, რომელსაც ეწოდება უკუკავშირი და უკუკავშირი. უკუკავშირის ქსელებს არ აქვთ უკუკავშირის ციკლი. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, სიგნალები მიედინება მხოლოდ შეყვანიდან გამოსასვლელში. მიმწოდებელი ქსელები შემდგომში იყოფა ერთ ფენად და მრავალშრიან ნერვულ ქსელებად.
ქსელის ტიპები
ერთ ფენის ქსელებში, შეყვანის ფენა უკავშირდება გამომავალ ფენას. მრავალ ფენის ნერვულ ქსელს აქვს მეტი ფენა შეყვანის ფენასა და გამომავალ ფენას შორის. ამ ფენებს ფარული ფენები ეწოდება. ქსელის სხვა ტიპს, რომელიც არის უკუკავშირის ქსელებს, აქვთ უკუკავშირის ბილიკები. მეტიც, არსებობს ინფორმაციის ორივე მხარეს გადაცემის შესაძლებლობა.
სურათი 02: მრავალშრიანი ნერვული ქსელი
ნერვული ქსელი სწავლობს კვანძებს შორის კავშირის წონის შეცვლით. არსებობს სწავლის სამი ტიპი, როგორიცაა ზედამხედველობითი სწავლება, ზედამხედველობის გარეშე სწავლა და განმამტკიცებელი სწავლება. ზედამხედველობით სწავლისას, ქსელი უზრუნველყოფს გამომავალი ვექტორს შეყვანის ვექტორის მიხედვით. ეს გამომავალი ვექტორი შედარებულია სასურველ გამომავალ ვექტორთან. თუ განსხვავებაა, წონა შეიცვლება. ეს პროცესები გრძელდება მანამ, სანამ რეალური გამომავალი არ ემთხვევა სასურველ გამომავალს.
უკონტროლო სწავლებისას, ქსელი თავისთავად განსაზღვრავს შაბლონებსა და მახასიათებლებს შეყვანის მონაცემებიდან და შეყვანის მონაცემების მიმართებაში. ამ სწავლაში, მსგავსი ტიპის შეყვანის ვექტორები გაერთიანებულია კლასტერების შესაქმნელად. როდესაც ქსელი მიიღებს ახალ შეყვანის შაბლონს, ის მისცემს გამომავალს, რომელიც მიუთითებს კლასს, რომელსაც ეკუთვნის ეს შეყვანის ნიმუში.განმამტკიცებელი სწავლა იღებს გარკვეულ უკუკავშირს გარემოდან. შემდეგ ქსელი ცვლის წონებს. ეს არის ნერვული ქსელის მომზადების მეთოდები. საერთო ჯამში, ნერვული ქსელები გვეხმარება სხვადასხვა ნიმუშის ამოცნობის პრობლემების გადაჭრაში.
რა არის ღრმა სწავლა?
ღრმა სწავლებამდე მნიშვნელოვანია მანქანური სწავლების განხილვა. ის აძლევს კომპიუტერს სწავლის შესაძლებლობას ცალსახად დაპროგრამების გარეშე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ის ეხმარება შექმნას თვითსწავლების ალგორითმები მონაცემთა ანალიზისა და გადაწყვეტილების მიღების შაბლონების ამოცნობისთვის. მაგრამ, არსებობს გარკვეული შეზღუდვები ზოგადი მანქანური სწავლების შესახებ. უპირველეს ყოვლისა, ძნელია მუშაობა მაღალგანზომილებიანი მონაცემებით ან შეყვანისა და გამოსავლების უკიდურესად დიდი ნაკრებით. შესაძლოა ასევე რთული იყოს ფუნქციების ამოღება.
ღრმა სწავლა წყვეტს ამ საკითხებს. ეს არის მანქანათმცოდნეობის სპეციალური ტიპი. ეს ხელს უწყობს სწავლის ალგორითმების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის ტვინის მსგავსი ფუნქციონირება. ღრმა ნერვული ქსელები და განმეორებადი ნერვული ქსელები არის ღრმა სწავლის არქიტექტურა.ღრმა ნერვული ქსელი არის ნერვული ქსელი მრავალი ფარული ფენით. განმეორებადი ნერვული ქსელები იყენებენ მეხსიერებას შეყვანის თანმიმდევრობის დასამუშავებლად.
რა განსხვავებაა ნერვულ ქსელსა და ღრმა სწავლას შორის?
ნერვული ქსელი არის სისტემა, რომელიც მუშაობს ადამიანის ტვინის ნეირონების მსგავსად, რათა შეასრულოს სხვადასხვა გამოთვლითი ამოცანები უფრო სწრაფად. ღრმა სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის სპეციალური სახეობა, რომელიც მიბაძავს სწავლის მიდგომას, რომელსაც ადამიანები იყენებენ ცოდნის მისაღებად. ნერვული ქსელი არის ღრმა სწავლის მიღწევის მეთოდი. მეორეს მხრივ, Deep Leaning არის მანქანური დახრის სპეციალური ფორმა. ეს არის მთავარი განსხვავება ნერვულ ქსელსა და ღრმა სწავლას შორის
შეჯამება – ნერვული ქსელი ღრმა სწავლის წინააღმდეგ
განსხვავება ნერვულ ქსელსა და ღრმა სწავლებას შორის არის ის, რომ ნერვული ქსელი მუშაობს ადამიანის ტვინში ნეირონების მსგავსად, რათა შეასრულოს სხვადასხვა გამოთვლითი ამოცანები უფრო სწრაფად, ხოლო ღრმა სწავლება არის მანქანური სწავლის სპეციალური ტიპი, რომელიც მიბაძავს სწავლის მიდგომას. ცოდნა.
