USD
80.86
-0.10
EUR
92.14
+0.23
Категория: НейротехнологииНейротехнологии
27 июля 2023 г. в 21:36

Нейронные сети против глубокого обучения: в чем отличия

Нейронные сети против глубокого обучения: в чем отличия
www.raspberrypi-bluetooth.com
В настоящее время искусственный интеллект стал свойственным явлением повседневной жизни человека. Хотя использование нейронных сетей и глубокого обучения является взаимозаменяемым, их функции, результаты и приложения могут отличаться.
Смоделированные нейронные сети подобны мозгу человека. Они изучают и анализируют сложные данные, вычисляют закономерности, выполняют математические операции, а также используют полученные результаты для классификации и построения прогнозов.
Глубокое обучение - подкатегория машинного обучения, в рамках которого нейронные сети обучаются на огромных объемах данных.
Фото: https://adobe.prf.hn
Фото: https://adobe.prf.hn
Глубокое обучение и нейронные сети: в чем разница
И модели глубокого обучения, и нейросети - подмножества машинного обучения. Тем не менее у них есть различия и свои особенности.
Слои
Обычно нейронные сети состоят из трех уровней: входного, выходного и скрытого. А модели глубокого обучения - из нескольких уровней нейросетей.
Сфера применения
Приложения нейросетей позволяют получать машинный перевод, распознавать образы, последовательности, идентифицировать лица. А модели глубокого обучения, хотя и содержат нейронные сети, являются концепцией, отличающейся от них.
Применять модели глубокого обучения можно как инструмент для управления отношениями с клиентом, обработки языковых данных и речи, поиска лекарственных препаратов, воссоздания изображений и прочего.
Фото: https://adobe.prf.hn
Фото: https://adobe.prf.hn
Извлечение функций
Для построения нейронных сетей необходимо вмешательство человека - инженеры самостоятельно, вручную устанавливают иерархию задач. А модели глубокого обучения выстаивают порядок функций автоматически при помощи данных, не имеющих структуры и не подвергавшихся обработке, а также помеченных записей.
Производительность
Нейросетям требуется меньше времени для обучения, но они более точны сравнительно с глубоким обучением. И, несмотря на быстрое завершение, они плохо истолковывают задачи.
Вычисления
Нейронные сети - это сравнительно простое подмножество машинного обучения, которое можно наполнять знаниями, применяя наборы данных с небольшим вычислительным потенциалом. В обработке сложных данных они ограничены.
Глубокое обучение - это более сложная и многообразная нейронная сеть, которая способна анализировать и интерпретировать необработанные данные самостоятельно, требуя больше вычислительной мощности.
Фото: http://knowledge.insead.edu
Фото: http://knowledge.insead.edu
Таким образом, хотя глубокое обучение и нейросети могут быть взаимозаменяемыми - это не одно и то же. У них разная степень точности и способы обучения.
0 комментариев