Neuroverkkoja ja syväoppimista käytetään vaihtokelpoisina, mutta ne ovat erilaisia.
Tekoälystä on tullut olennainen osa jokapäiväistä elämäämme nykypäivän teknologiavetoisessa maailmassa. Vaikka jotkut ihmiset käyttävät hermoverkkoja ja syväoppimista vaihtokelpoisesti, niiden edistysaskeleet, ominaisuudet ja sovellukset vaihtelevat.
Mitä ovat hermoverkot ja syväoppimismallit, ja miten ne eroavat toisistaan?
Mitä ovat hermoverkot?
Neuraaliverkot, jotka tunnetaan myös hermoverkoina, on mallinnettu ihmisaivojen mukaan. He analysoivat monimutkaisia tietoja, suorittavat matemaattisia operaatioita, etsivät kuvioita ja käyttävät kerättyä tietoa ennusteiden ja luokittelujen tekemiseen. Ja aivan kuten aivoissa, tekoälyn hermoverkoilla on perustoiminnallinen yksikkö, joka tunnetaan hermosoluna. Nämä neuronit, joita kutsutaan myös solmuiksi, siirtävät tietoa verkon sisällä.
Perushermoverkossa on toisiinsa liitetyt solmut tulo-, piilo- ja lähtökerroksessa. Syöttökerros käsittelee ja analysoi tiedot ennen sen lähettämistä seuraavalle tasolle.
Piilotettu kerros vastaanottaa tietoja syöttökerroksesta tai muista piilotetuista kerroksista. Sitten piilotettu kerros prosessoi ja analysoi dataa edelleen käyttämällä matemaattisia operaatioita muuntamaan ja poimimaan oleellisia ominaisuuksia syöttötiedoista.
Se on tuloskerros, joka toimittaa lopulliset tiedot käyttämällä purettuja ominaisuuksia. Tässä tasossa voi olla yksi tai useampi solmu tiedonkeruutyypistä riippuen. Binääriluokituksessa – kyllä/ei-ongelma – lähdössä on yksi solmu, joka esittää tuloksen 1 tai 0.
AI-hermoverkkoja on erilaisia.
1. FeedForward-hermoverkko
Feedforward-hermoverkot, joita käytetään enimmäkseen kasvojen tunnistamiseen, siirtävät tietoa yhteen suuntaan. Tämä tarkoittaa, että yhden kerroksen jokainen solmu on linkitetty jokaiseen seuraavan kerroksen solmuun, jolloin tieto virtaa yksisuuntaisesti, kunnes se saavuttaa lähtösolmun. Tämä on yksi yksinkertaisimmista hermoverkkotyypeistä.
2. Toistuva hermoverkko
Tämä neuroverkon muoto auttaa teoreettista oppimista. Toistuvia neuroverkkoja käytetään peräkkäiseen dataan, kuten luonnolliseen kieleen ja ääneen. Niitä käytetään myös tekstistä puheeksi -sovellukset Androidille ja iPhonet. Ja toisin kuin syötetyt hermoverkot, jotka käsittelevät tietoa yhteen suuntaan, toistuvat hermoverkot käyttävät kulkuehermosolun tietoja ja lähettävät sen takaisin verkkoon.
Tämä palautusvaihtoehto on kriittinen silloin, kun järjestelmä julkaisee vääriä ennusteita. Toistuvat neuroverkot voivat yrittää löytää syyn virheellisiin tuloksiin ja mukauttaa niitä vastaavasti.
3. Konvoluutiohermoverkko
Perinteiset neuroverkot on suunniteltu käsittelemään kiinteän kokoisia syötteitä, mutta konvoluutiohermoverkot (CNN: t) voivat käsitellä erikokoisia tietoja. CNN: t ovat ihanteellisia visuaalisen datan, kuten esim kuvia ja videoita eri resoluutioilla ja kuvasuhteilla. Ne ovat myös erittäin hyödyllisiä kuvantunnistussovelluksissa.
4. Dekonvoluutiohermoverkko
Tämä hermoverkko tunnetaan myös transponoituna konvoluutiohermoverkkona. Se on konvoluutioverkoston vastakohta.
Konvoluutiohermoverkossa syötekuvat käsitellään konvoluutiokerrosten läpi tärkeiden ominaisuuksien poimimiseksi. Tämä tulos käsitellään sitten joukon yhdistettyjä kerroksia, jotka suorittavat luokituksen – antavat syötekuvalle nimen tai tunnisteen sen ominaisuuksien perusteella. Tästä on hyötyä esineiden tunnistamisessa ja kuvan segmentoinnissa.
Kuitenkin dekonvoluutiohermoverkossa ominaisuuskartta, joka oli aiemmin lähtö, tulee syötteeksi. Tämä ominaisuuskartta on kolmiulotteinen arvojen joukko, ja se puretaan alkuperäisen kuvan muodostamiseksi, jonka spatiaalinen resoluutio on suurempi.
5. Modulaarinen hermoverkko
Tämä hermoverkko yhdistää toisiinsa yhteydessä olevia moduuleja, joista jokainen suorittaa tietyn alitehtävän. Jokainen modulaarisen verkon moduuli koostuu hermoverkosta, joka on valmis käsittelemään osatehtävää, kuten puheentunnistusta tai kielen kääntämistä.
Modulaariset hermoverkot ovat mukautuvia ja hyödyllisiä käsittelemään syötteitä, joissa on laajalti vaihtelevia tietoja.
Mitä on syväoppiminen?
Deep learning, koneoppimisen alaluokka, sisältää neuroverkkojen koulutuksen automaattisesti oppimaan ja kehittymään itsenäisesti ilman ohjelmointia.
Onko syväoppiminen tekoälyä? Joo. Se on liikkeellepaneva voima monien tekoälysovellusten ja automaatiopalvelujen takana, ja se auttaa käyttäjiä suorittamaan tehtäviä pienellä ihmisen väliintulolla. ChatGPT on yksi niistä AI-sovelluksista, jolla on useita käytännön käyttötarkoituksia.
Syväoppimisen syöttö- ja tuloskerrosten välillä on monia piilotettuja kerroksia. Tämän ansiosta verkko voi suorittaa erittäin monimutkaisia toimintoja ja oppia jatkuvasti, kun dataesitykset kulkevat kerrosten läpi.
Syväoppimista on sovellettu kuvantunnistukseen, puheentunnistukseen, videosynteesiin ja huumeiden löytämiseen. Lisäksi sitä on sovellettu monimutkaisiin luomuksiin, kuten itseohjautuviin autoihin, jotka käyttävät syväoppimisalgoritmeja esteiden tunnistamiseen ja täydelliseen navigointiin niiden ympärillä.
Sinun on syötettävä suuria määriä merkittyä dataa verkkoon harjoittaaksesi syväoppimismallia. Tällöin tapahtuu backpropagation: verkon hermosolujen painojen ja poikkeamien säätäminen, kunnes se voi ennustaa tarkasti uuden syöttödatan ulostulon.
Neuroverkot vs. Syväoppiminen: Erot selitettyinä
Neuroverkot ja syväoppimismallit ovat koneoppimisen osajoukkoja. Ne eroavat kuitenkin eri tavoin.
Kerrokset
Neuroverkot koostuvat yleensä tulo-, piilo- ja tuloskerroksesta. Samaan aikaan syväoppimismallit käsittävät useita hermoverkkojen kerroksia.
Laajuus
Vaikka syväoppimismallit sisältävät hermoverkkoja, ne ovat edelleen erilainen käsite kuin neuroverkot. Neuraaliverkkojen sovelluksia ovat hahmontunnistus, kasvojentunnistus, konekäännös ja sekvenssintunnistus.
Sillä välin voit käyttää syväoppimisverkostoja asiakassuhteiden hallintaan, puheen ja kielen käsittelyyn, kuvien palauttamiseen, lääkkeiden löytämiseen ja muuhun.
Ominaisuuksien purkaminen
Neuroverkot vaativat ihmisen väliintuloa, koska insinöörien on määritettävä ominaisuuksien hierarkia manuaalisesti. Syväoppimismallit voivat kuitenkin määrittää automaattisesti ominaisuuksien hierarkian käyttämällä merkittyjä tietojoukkoja ja jäsentelemätöntä raakadataa.
Esitys
Neuraaliverkkojen harjoitteleminen vie vähemmän aikaa, mutta niiden tarkkuus on pienempi kuin syväoppiminen; syväoppiminen on monimutkaisempaa. Lisäksi hermoverkkojen tiedetään tulkitsevan tehtäviä huonosti nopeasta valmistumisesta huolimatta.
Laskeminen
Syväoppiminen on monimutkainen hermoverkko, joka voi luokitella ja tulkita raakadataa pienellä ihmisen väliintulolla, mutta joka vaatii enemmän laskentaresursseja. Neuroverkot ovat yksinkertaisempi koneoppimisen osajoukko, jota voidaan kouluttaa käyttämällä pienempiä tietojoukkoja, joissa on vähemmän laskentaresursseja, mutta niiden kyky käsitellä monimutkaista dataa on rajallinen.
Neuraaliverkot eivät ole sama asia kuin syväoppiminen
Vaikka hermo- ja syväoppimisverkot ovatkin erilaisia, ne ovat erilaisia. Heillä on erilaisia koulutusmenetelmiä ja tarkkuusasteita. Siitä huolimatta syväoppimismallit ovat edistyneempiä ja tuottavat tarkempia tuloksia, koska ne voivat oppia itsenäisesti ilman ihmisten puuttumista.
