Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng neural network at malalim na pag-aaral ay ang neural network ay gumagana katulad ng mga neuron sa utak ng tao upang maisagawa ang iba't ibang mga gawain sa pag-compute nang mas mabilis habang ang malalim na pag-aaral ay isang espesyal na uri ng machine learning na ginagaya ang diskarte sa pag-aaral na ginagamit ng mga tao upang magkaroon ng kaalaman.
Nakakatulong ang neural network na bumuo ng mga predictive na modelo para malutas ang mga kumplikadong problema. Sa kabilang banda, ang malalim na pag-aaral ay isang bahagi ng machine learning. Nakakatulong ito sa pagbuo ng speech recognition, pagkilala sa imahe, natural na pagpoproseso ng wika, mga sistema ng rekomendasyon, bioinformatics at marami pa. Ang Neural Network ay isang paraan para ipatupad ang malalim na pag-aaral.
Ano ang Neural Network?
Ang Biological neuron ay inspirasyon para sa mga neural network. Mayroong milyon-milyong mga neuron sa utak ng tao at proseso ng impormasyon mula sa isang neuron patungo sa isa pa. Ginagamit ng mga Neural Network ang sitwasyong ito. Lumilikha sila ng isang modelo ng computer na katulad ng isang utak. Maaari itong magsagawa ng mga computational complex na gawain nang mas mabilis kaysa sa karaniwang system.
Figure 01: Neural Network block Diagram
Sa isang neural network, ang mga node ay kumokonekta sa isa't isa. Ang bawat koneksyon ay may timbang. Kapag ang mga input sa mga node ay x1, x2, x3, … at ang katumbas na mga timbang ay w1, w2, w3, … kung gayon ang net input (y) ay, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Pagkatapos ilapat ang net input sa activation function, ibibigay nito ang output. Ang activation function ay maaaring linear o sigmoid function.
Y=F(y)
Kung ang output na ito ay iba sa nais na output, ang timbang ay isasaayos muli at ang prosesong ito ay tuloy-tuloy hanggang sa makuha ang nais na output. Ang pag-update ng timbang na ito ay nangyayari ayon sa backpropagation algorithm.
May dalawang neural network topologies na tinatawag na feedforward at feedback. Ang mga feedforward network ay walang feedback loop. Sa madaling salita, ang mga signal ay dumadaloy lamang mula sa input hanggang sa output. Higit pang nahahati ang mga feedforward network sa iisang layer at multi-layer neural network.
Mga Uri ng Network
Sa mga network ng isang layer, kumokonekta ang input layer sa output layer. Ang multi-layer neural network ay may mas maraming layer sa pagitan ng input layer at ng output layer. Ang mga layer na iyon ay tinatawag na hidden layers. Ang iba pang uri ng network na mga network ng feedback ay may mga landas ng feedback. Bukod dito, may posibilidad na magpasa ng impormasyon sa magkabilang panig.
Figure 02: Multilayer Neural Network
Natututo ang isang neural network sa pamamagitan ng pagbabago sa mga timbang ng koneksyon sa pagitan ng mga node. May tatlong uri ng pag-aaral, tulad ng pinangangasiwaang pag-aaral, hindi pinangangasiwaang pag-aaral at reinforcement na pag-aaral. Sa pinangangasiwaang pag-aaral, ang network ay magbibigay ng output vector ayon sa input vector. Ang output vector na ito ay inihambing sa nais na output vector. Kung may pagkakaiba, magbabago ang mga timbang. Magpapatuloy ang mga prosesong ito hanggang sa tumugma ang aktwal na output sa gustong output.
Sa unsupervised learning, tinutukoy ng network ang mga pattern at feature mula sa input data at kaugnayan para sa input data nang mag-isa. Sa pag-aaral na ito, nagsasama-sama ang mga input vector ng magkatulad na uri upang lumikha ng mga cluster. Kapag nakakuha ang network ng bagong pattern ng input, ibibigay nito ang output na tumutukoy sa klase kung saan nabibilang ang pattern ng input na iyon. Ang reinforcement learning ay tumatanggap ng ilang feedback mula sa kapaligiran. Pagkatapos ay binabago ng network ang mga timbang. Iyan ang mga paraan upang sanayin ang isang neural network. Sa pangkalahatan, nakakatulong ang mga neural network sa paglutas ng iba't ibang problema sa pagkilala ng pattern.
Ano ang Deep Learning?
Bago ang malalim na pag-aaral, mahalagang talakayin ang machine learning. Nagbibigay ito ng kakayahan para sa isang computer na matuto nang hindi tahasang nakaprograma. Sa madaling salita, nakakatulong ito upang lumikha ng mga algorithm sa pag-aaral sa sarili upang pag-aralan ang data at makilala ang mga pattern upang makagawa ng mga desisyon. Ngunit, may ilang mga limitasyon ay pangkalahatang machine learning. Una, mahirap magtrabaho sa mataas na dimensional na data o napakalaking hanay ng mga input at output. Maaaring mahirap ding gawin ang feature extraction.
Malalim na pag-aaral ang lumulutas sa mga isyung ito. Ito ay isang espesyal na uri ng machine learning. Nakakatulong itong bumuo ng mga algorithm sa pag-aaral na maaaring gumana katulad ng utak ng tao. Ang malalim na neural network at paulit-ulit na neural network ay ilang malalim na arkitektura sa pag-aaral. Ang malalim na neural network ay isang Neural network na may maraming nakatagong layer. Gumagamit ang paulit-ulit na neural network ng memory upang iproseso ang mga pagkakasunud-sunod ng mga input.
Ano ang Pagkakaiba sa pagitan ng Neural Network at Deep Learning?
Ang Neural Network ay isang system na gumagana katulad ng mga neuron sa utak ng tao upang maisagawa ang iba't ibang mga gawain sa pag-compute nang mas mabilis. Ang malalim na pag-aaral ay isang espesyal na uri ng machine learning na ginagaya ang diskarte sa pag-aaral na ginagamit ng mga tao para makakuha ng kaalaman. Ang Neural Network ay isang paraan ng pagkamit ng malalim na pag-aaral. Sa kabilang banda, ang Deep Leaning ay isang espesyal na anyo ng Machine Leaning. Ito ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng neural network at deep learning
Buod – Neural Network vs Deep Learning
Ang pagkakaiba sa pagitan ng neural network at deep learning ay ang neural network ay gumagana katulad ng mga neuron sa utak ng tao upang maisagawa ang iba't ibang mga gawain sa pag-compute nang mas mabilis habang ang deep learning ay isang espesyal na uri ng machine learning na ginagaya ang learning approach na ginagamit ng mga tao para makakuha. kaalaman.
