Նյարդային ցանցի և խորը ուսուցման հիմնական տարբերությունն այն է, որ նեյրոնային ցանցը գործում է մարդու ուղեղի նեյրոնների նման՝ տարբեր հաշվարկային առաջադրանքներ ավելի արագ կատարելու համար, մինչդեռ խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման հատուկ տեսակ է, որը նմանակում է մարդկանց ուսուցման մոտեցումը: ձեռք բերել գիտելիքներ։
Նյարդային ցանցն օգնում է կառուցել կանխատեսող մոդելներ բարդ խնդիրների լուծման համար: Մյուս կողմից, խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման մի մասն է: Այն օգնում է զարգացնել խոսքի ճանաչումը, պատկերների ճանաչումը, բնական լեզվի մշակումը, առաջարկությունների համակարգերը, բիոինֆորմատիկան և շատ ավելին: Նյարդային ցանցը խորը ուսուցման իրականացման մեթոդ է:
Ի՞նչ է նյարդային ցանցը:
Կենսաբանական նեյրոնները նեյրոնային ցանցերի ոգեշնչումն են: Մարդու ուղեղում կան միլիոնավոր նեյրոններ և տեղեկատվական գործընթացը մի նեյրոնից մյուսը: Նյարդային ցանցերը օգտագործում են այս սցենարը: Նրանք ստեղծում են ուղեղի նման համակարգչային մոդել։ Այն կարող է կատարել հաշվողական բարդ առաջադրանքներ ավելի արագ, քան սովորական համակարգը:
Նկար 01. Նյարդային ցանցի արգելափակման դիագրամ
Նյարդային ցանցում հանգույցները միանում են միմյանց: Յուրաքանչյուր կապ ունի իր կշիռը: Երբ հանգույցների մուտքերն են x1, x2, x3, …, իսկ համապատասխան կշիռները w1, w2, w3, … են, ապա զուտ մուտքը (y) է, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Ակտիվացման ֆունկցիայի վրա զուտ մուտքագրումը կիրառելուց հետո այն տալիս է ելքը: Ակտիվացման ֆունկցիան կարող է լինել գծային կամ սիգմոիդ ֆունկցիա:
Y=F(y)
Եթե այս ելքը տարբերվում է ցանկալի արդյունքից, քաշը կրկին ճշգրտվում է և այս գործընթացը շարունակվում է մինչև ցանկալի արդյունք ստանալը: Թարմացման այս քաշը տեղի է ունենում հետևի տարածման ալգորիթմի համաձայն:
Գոյություն ունեն երկու նեյրոնային ցանցի տոպոլոգիաներ, որոնք կոչվում են հետադարձ կապ և հետադարձ կապ: Հետադարձ կապի ցանցերը հետադարձ կապ չունեն: Այլ կերպ ասած, ազդանշանները հոսում են միայն մուտքից դեպի ելք: Հետադարձ ցանցերը հետագայում բաժանվում են մեկ շերտի և բազմաշերտ նեյրոնային ցանցերի:
Ցանցի տեսակներ
Միաշերտ ցանցերում մուտքային շերտը միանում է ելքային շերտին: Բազմաշերտ նեյրոնային ցանցն ավելի շատ շերտեր ունի մուտքային և ելքային շերտերի միջև: Այդ շերտերը կոչվում են թաքնված շերտեր: Ցանցի մյուս տեսակը, որը հետադարձ կապի ցանցերն են, ունեն հետադարձ կապի ուղիներ: Ավելին, հնարավորություն կա տեղեկատվություն փոխանցել երկու կողմերին։
Նկար 02. Բազմաշերտ նյարդային ցանց
Նյարդային ցանցը սովորում է՝ փոփոխելով հանգույցների միջև կապի կշիռները: Գոյություն ունեն ուսուցման երեք տեսակներ, ինչպիսիք են վերահսկվող ուսուցումը, չվերահսկվող ուսուցումը և ամրապնդման ուսուցումը: Վերահսկվող ուսուցման ժամանակ ցանցը կտրամադրի ելքային վեկտոր՝ ըստ մուտքային վեկտորի: Այս ելքային վեկտորը համեմատվում է ցանկալի ելքային վեկտորի հետ: Եթե տարբերություն կա, կշիռները կփոփոխվեն: Այս գործընթացները շարունակվում են այնքան ժամանակ, մինչև իրական արդյունքը համընկնի ցանկալի արդյունքի հետ:
Չվերահսկվող ուսուցման ժամանակ ցանցն ինքնին նույնացնում է օրինաչափություններն ու առանձնահատկությունները մուտքային տվյալներից և մուտքային տվյալների կապը: Այս ուսուցման ընթացքում նմանատիպ տիպի մուտքային վեկտորները միավորվում են՝ ստեղծելով կլաստերներ: Երբ ցանցը ստանում է մուտքագրման նոր օրինաչափություն, այն կտա ելք՝ նշելով այն դասը, որին պատկանում է այդ մուտքային օրինաչափությունը:Ուժեղացման ուսուցումն ընդունում է որոշ արձագանքներ շրջակա միջավայրից: Հետո ցանցը փոխում է կշիռները։ Սրանք նեյրոնային ցանց պատրաստելու մեթոդներն են: Ընդհանուր առմամբ, նեյրոնային ցանցերն օգնում են լուծել օրինաչափությունների ճանաչման տարբեր խնդիրներ:
Ի՞նչ է խորը ուսուցումը:
Խորը ուսուցումից առաջ կարևոր է քննարկել մեքենայական ուսուցումը: Այն հնարավորություն է տալիս համակարգչին սովորել առանց հստակ ծրագրավորման: Այլ կերպ ասած, այն օգնում է ստեղծել ինքնուսուցման ալգորիթմներ՝ տվյալների վերլուծության և որոշումներ կայացնելու օրինաչափությունների ճանաչման համար: Այնուամենայնիվ, կան որոշ սահմանափակումներ ընդհանուր մեքենայական ուսուցման մեջ: Նախ, դժվար է աշխատել բարձր ծավալային տվյալների կամ մուտքերի և ելքերի չափազանց մեծ հավաքածուի հետ: Հնարավոր է նաև դժվար լինի առանձնահատկությունների արդյունահանումը:
Խորը ուսուցումը լուծում է այս խնդիրները: Դա մեքենայական ուսուցման հատուկ տեսակ է։ Այն օգնում է ստեղծել ուսուցման ալգորիթմներ, որոնք կարող են գործել այնպես, ինչպես մարդու ուղեղը: Խորը նեյրոնային ցանցերը և կրկնվող նեյրոնային ցանցերը խորը ուսուցման ճարտարապետություններ են:Խորը նեյրոնային ցանցը մի քանի թաքնված շերտերով նեյրոնային ցանց է: Կրկնվող նեյրոնային ցանցերն օգտագործում են հիշողությունը մուտքերի հաջորդականությունը մշակելու համար:
Ո՞րն է տարբերությունը նեյրոնային ցանցի և խորը ուսուցման միջև:
Նյարդային ցանցը համակարգ է, որը գործում է մարդու ուղեղի նեյրոնների նման՝ տարբեր հաշվարկային առաջադրանքներ ավելի արագ կատարելու համար: Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման հատուկ տեսակ է, որը ընդօրինակում է ուսուցման մոտեցումը, որն օգտագործում են մարդիկ՝ գիտելիքներ ձեռք բերելու համար: Նյարդային ցանցը խորը ուսուցման հասնելու մեթոդ է: Մյուս կողմից, Deep Leaning-ը Machine Leaning-ի հատուկ ձև է: Սա նեյրոնային ցանցի և խորը ուսուցման հիմնական տարբերությունն է
Ամփոփում – Նյարդային ցանց ընդդեմ խորը ուսուցման
Նյարդային ցանցի և խորը ուսուցման միջև տարբերությունն այն է, որ նեյրոնային ցանցը գործում է մարդու ուղեղի նեյրոնների նման՝ տարբեր հաշվարկային առաջադրանքներ ավելի արագ կատարելու համար, մինչդեռ խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման հատուկ տեսակ է, որը ընդօրինակում է ուսուցման մոտեցումը, որն օգտագործում են մարդիկ՝ ձեռք բերելու համար: գիտելիք։
