شبکه های عصبی در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت آنها چگونه است؟

شبکه های عصبی و یادگیری عمیق به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما متفاوت هستند.

هوش مصنوعی به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی روزمره ما در دنیای تکنولوژی محور امروزی تبدیل شده است. اگرچه برخی از افراد از شبکه های عصبی و یادگیری عمیق به جای یکدیگر استفاده می کنند، پیشرفت ها، ویژگی ها و کاربردهای آنها متفاوت است.

بنابراین شبکه های عصبی و مدل های یادگیری عمیق چیست و چه تفاوتی با هم دارند؟

شبکه های عصبی چیست؟

شبکه های عصبی که به عنوان شبکه های عصبی نیز شناخته می شوند، از مغز انسان الگوبرداری می شوند. آنها داده های پیچیده را تجزیه و تحلیل می کنند، عملیات ریاضی را کامل می کنند، به دنبال الگوها می گردند و از اطلاعات جمع آوری شده برای پیش بینی و طبقه بندی استفاده می کنند. و درست مانند مغز، شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی دارای یک واحد عملکردی اساسی به نام نورون هستند. این نورون ها که گره ها نیز نامیده می شوند، اطلاعات را در داخل شبکه انتقال می دهند.

یک شبکه عصبی پایه دارای گره های به هم پیوسته در لایه های ورودی، پنهان و خروجی است. لایه ورودی اطلاعات را قبل از ارسال به لایه بعدی پردازش و تجزیه و تحلیل می کند.

لایه پنهان داده ها را از لایه ورودی یا سایر لایه های پنهان دریافت می کند. سپس، لایه پنهان، داده ها را با اعمال مجموعه ای از عملیات ریاضی برای تبدیل و استخراج ویژگی های مربوطه از داده های ورودی، پردازش و تجزیه و تحلیل می کند.

این لایه خروجی است که اطلاعات نهایی را با استفاده از ویژگی های استخراج شده ارائه می دهد. این لایه بسته به نوع جمع آوری داده ها ممکن است یک یا چند گره داشته باشد. برای طبقه بندی باینری – یک مشکل بله / خیر – خروجی یک گره خواهد داشت که نتیجه 1 یا 0 را ارائه می دهد.

انواع مختلفی از شبکه های عصبی هوش مصنوعی وجود دارد.

1. شبکه عصبی FeedForward

شبکه های عصبی پیشخور که بیشتر برای تشخیص چهره استفاده می شوند، اطلاعات را در یک جهت انتقال می دهند. این بدان معنی است که هر گره در یک لایه به هر گره در لایه بعدی پیوند داده می شود و اطلاعات به صورت یک طرفه جریان می یابد تا زمانی که به گره خروجی برسد. این یکی از ساده ترین انواع شبکه های عصبی است.

2. شبکه عصبی مکرر

این شکل از شبکه عصبی به یادگیری تئوری کمک می کند. شبکه‌های عصبی مکرر برای داده‌های متوالی مانند زبان طبیعی و صدا استفاده می‌شوند. آنها همچنین برای برنامه های تبدیل متن به گفتار برای اندروید و آیفون استفاده می شوند. و برخلاف شبکه‌های عصبی پیش‌خور که اطلاعات را در یک جهت پردازش می‌کنند، شبکه‌های عصبی مکرر از داده‌های نورون پردازشی استفاده می‌کنند و آن‌ها را دوباره به شبکه ارسال می‌کنند.

این گزینه بازگشت برای مواقعی که سیستم پیش‌بینی‌های اشتباه منتشر می‌کند، حیاتی است. شبکه های عصبی مکرر می توانند تلاش کنند تا دلیل نتایج نادرست را بیابند و بر اساس آن تنظیم کنند.

3. شبکه عصبی کانولوشنال

شبکه‌های عصبی سنتی برای پردازش ورودی‌های با اندازه ثابت طراحی شده‌اند، اما شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) می‌توانند داده‌ها را با ابعاد مختلف پردازش کنند. CNN ها برای طبقه بندی داده های بصری مانند تصاویر و فیلم ها با وضوح و نسبت های مختلف ایده آل هستند. آنها همچنین برای برنامه های تشخیص تصویر بسیار مفید هستند.

4. شبکه عصبی دکانولوشنال

این شبکه عصبی به عنوان یک شبکه عصبی کانولوشنال انتقالی نیز شناخته می شود. این برعکس یک شبکه کانولوشن است.

در یک شبکه عصبی کانولوشن، تصاویر ورودی از طریق لایه های کانولوشن پردازش می شوند تا ویژگی های مهم استخراج شوند. سپس این خروجی از طریق یک سری لایه‌های متصل پردازش می‌شود، که طبقه‌بندی را انجام می‌دهند—تخصیص نام یا برچسب به تصویر ورودی بر اساس ویژگی‌های آن. این برای شناسایی شی و تقسیم بندی تصویر مفید است.

با این حال، در یک شبکه عصبی دکانولوشنال، نقشه ویژگی که قبلا یک خروجی بود، به ورودی تبدیل می شود. این نقشه ویژگی، یک آرایه سه بعدی از مقادیر است و برای تشکیل تصویر اصلی با وضوح فضایی افزایش یافته، بدون قرقره است.

5. شبکه عصبی مدولار

این شبکه عصبی ماژول های به هم پیوسته را ترکیب می کند که هر کدام وظیفه فرعی خاصی را انجام می دهند. هر ماژول در یک شبکه مدولار شامل یک شبکه عصبی است که برای مقابله با یک کار فرعی مانند تشخیص گفتار یا ترجمه زبان آماده شده است.

شبکه‌های عصبی مدولار برای مدیریت ورودی با داده‌های بسیار متفاوت، سازگار و مفید هستند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق، زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی، شامل آموزش شبکه های عصبی برای یادگیری خودکار و تکامل مستقل بدون برنامه ریزی برای انجام این کار است.

آیا یادگیری عمیق هوش مصنوعی است؟ آره. این نیروی محرکه بسیاری از برنامه‌های کاربردی و خدمات اتوماسیون هوش مصنوعی است که به کاربران کمک می‌کند تا وظایف خود را با دخالت کمی انسان انجام دهند. ChatGPT یکی از آن برنامه های هوش مصنوعی با چندین کاربرد عملی است.

لایه های پنهان زیادی بین لایه های ورودی و خروجی یادگیری عمیق وجود دارد. این به شبکه اجازه می دهد تا عملیات بسیار پیچیده را انجام دهد و به طور مداوم در حین عبور نمایش داده ها از لایه ها، یاد بگیرد.

یادگیری عمیق برای تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، سنتز ویدئو و اکتشافات دارو به کار گرفته شده است. به‌علاوه، برای خلاقیت‌های پیچیده، مانند اتومبیل‌های خودران، که از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای شناسایی موانع و حرکت کامل در اطراف آنها استفاده می‌کنند، استفاده شده است.

برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق، باید مقادیر زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری شده را وارد شبکه کنید. این زمانی است که پس انتشار رخ می دهد: تنظیم وزن و بایاس نورون های شبکه تا زمانی که بتواند خروجی را برای داده های ورودی جدید پیش بینی کند.

شبکه های عصبی در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت ها توضیح داده شده است

شبکه های عصبی و مدل های یادگیری عمیق زیر مجموعه های یادگیری ماشین هستند. با این حال، آنها به طرق مختلف متفاوت هستند.

لایه های

شبکه های عصبی معمولا از یک لایه ورودی، مخفی و خروجی تشکیل شده اند. در همین حال، مدل‌های یادگیری عمیق شامل چندین لایه از شبکه‌های عصبی هستند.

محدوده

اگرچه مدل‌های یادگیری عمیق شامل شبکه‌های عصبی هستند، اما مفهومی متفاوت از شبکه‌های عصبی باقی می‌مانند. از کاربردهای شبکه های عصبی می توان به تشخیص الگو، شناسایی چهره، ترجمه ماشینی و تشخیص توالی اشاره کرد.

در همین حال، می‌توانید از شبکه‌های یادگیری عمیق برای مدیریت ارتباط با مشتری، پردازش گفتار و زبان، بازسازی تصویر، کشف دارو و موارد دیگر استفاده کنید.

استخراج ویژگی ها

شبکه های عصبی نیاز به مداخله انسانی دارند، زیرا مهندسان باید به صورت دستی سلسله مراتب ویژگی ها را تعیین کنند. با این حال، مدل های یادگیری عمیق می توانند به طور خودکار سلسله مراتب ویژگی ها را با استفاده از مجموعه داده های برچسب دار و داده های خام بدون ساختار تعیین کنند.

کارایی

آموزش شبکه های عصبی زمان کمتری می گیرد، اما در مقایسه با یادگیری عمیق، دقت کمتری دارند. یادگیری عمیق پیچیده تر است. همچنین، شبکه‌های عصبی علیرغم تکمیل سریع، وظایف را بد تفسیر می‌کنند.

محاسبات

یادگیری عمیق یک شبکه عصبی پیچیده است که می تواند داده های خام را با مداخله کمی انسانی طبقه بندی و تفسیر کند، اما به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد. شبکه‌های عصبی زیرمجموعه ساده‌تری از یادگیری ماشین هستند که می‌توانند با استفاده از مجموعه داده‌های کوچکتر با منابع محاسباتی کمتر آموزش داده شوند، اما توانایی آنها برای پردازش داده‌های پیچیده محدود است.

شبکه های عصبی مشابه یادگیری عمیق نیستند

اگرچه به جای یکدیگر استفاده می شود، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق متفاوت هستند. آنها روش های مختلف آموزش و درجه دقت دارند. با این وجود، مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفته‌تر هستند و نتایج را با دقت بالاتری تولید می‌کنند، زیرا می‌توانند به طور مستقل و با دخالت کمی انسان یاد بگیرند.

منبع مقاله