Sự khác biệt giữa Deep Learning và Mạng lưới thần kinh

Khi kỷ nguyên số phát triển, nó nhanh chóng trở nên rõ ràng rằng các công nghệ tương lai như Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đã thay đổi hoàn toàn cách chúng ta sống. Chúng không còn là công nghệ của tương lai sắp tới nữa; trên thực tế, chúng tôi hiện đang trải nghiệm và chứng kiến ​​AI hàng ngày, từ trợ lý kỹ thuật số thông minh đến các đề xuất công cụ tìm kiếm thông minh. Chức năng nổi bật nhất của AI có lẽ là học sâu. Trong khi thuật ngữ này lần đầu tiên được liên kết với các mạng lưới thần kinh vào năm 2000 bởi Igor Aizenberg, nó chỉ trở nên phổ biến trong vài năm qua. Học sâu là một trong những chủ đề công nghệ nóng nhất hiện nay với các tập đoàn và các công ty khởi nghiệp đang gấp rút có một miếng bánh. Học sâu giống như một nhiên liệu cho kỷ nguyên số này nhưng không có mạng lưới thần kinh thì không có học sâu. Vì vậy, để làm rõ, chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết về hai và nghiên cứu sự khác biệt của chúng.

Học kĩ càng

Với sự phục hồi của các mạng lưới thần kinh trong những năm 2000, học sâu đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu tích cực, mở đường cho việc học máy hiện đại. Trước đó, thuật toán này được gọi là mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Tuy nhiên, học sâu là khái niệm rộng hơn nhiều so với mạng nơ ron nhân tạo và bao gồm một số khu vực khác nhau của các máy được kết nối. Học sâu là một cách tiếp cận với AI và một kỹ thuật cho phép các hệ thống máy tính cải thiện bằng kinh nghiệm và dữ liệu. Đây là một loại phương pháp học máy đặc biệt dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo cho phép máy tính làm những gì tự nhiên đến với con người. Nó dựa trên ý tưởng học tập từ ví dụ. Việc học có thể được giám sát và không giám sát. Ý tưởng là xây dựng các mô hình giống với các cấu trúc được sử dụng bởi bộ não của con người. Các thuật toán này vượt qua các loại thuật toán học máy khác.

Mạng lưới thần kinh

Mạng lưới thần kinh, còn được gọi là mạng thần kinh nhân tạo (ANN), là nền tảng của công nghệ học sâu dựa trên ý tưởng về cách hệ thống thần kinh vận hành. Mọi thứ con người làm, mọi ký ức đơn lẻ họ có và mọi hành động họ làm đều được kiểm soát bởi hệ thống thần kinh và trung tâm của hệ thống thần kinh là tế bào thần kinh. Tại cốt lõi của nó, tế bào thần kinh được tối ưu hóa để nhận thông tin từ các tế bào thần kinh khác, xử lý thông tin này và gửi kết quả đến các tế bào khác giống như máy tính tương tự, perceptron. Một perceptron nhận đầu vào, tổng hợp tất cả chúng và chuyển chúng qua chức năng kích hoạt, sau đó xác định xem có gửi đầu ra hay không và ở mức nào. Perceptionron được lấy cảm hứng từ các tế bào thần kinh trong não người và được tổ chức thành các lớp được tạo thành từ các nút liên kết với nhau.

Sự khác biệt giữa Deep Learning và Mạng lưới thần kinh

Ý tưởng

- Mạng lưới thần kinh, còn được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo, là một mô hình xử lý thông tin kích thích cơ chế học tập các sinh vật. Nó được lấy cảm hứng từ ý tưởng về cách hệ thống thần kinh hoạt động. Hệ thống thần kinh chứa các tế bào được gọi là tế bào thần kinh. Tương tự, mạng lưới thần kinh bao gồm các nút bắt chước chức năng sinh học của tế bào thần kinh. Mặt khác, học sâu là khái niệm rộng hơn nhiều so với các mạng thần kinh nhân tạo và bao gồm một số lĩnh vực khác nhau của các máy được kết nối. Học sâu là một cách tiếp cận với AI và một kỹ thuật cho phép các hệ thống máy tính cải thiện với kinh nghiệm và dữ liệu.

Ngành kiến ​​trúc

- Mạng lưới thần kinh là các mô hình kiến ​​trúc đơn giản dựa trên cách hệ thống thần kinh hoạt động và được chia thành mạng lưới thần kinh một lớp và nhiều lớp. Việc khởi tạo đơn giản của một mạng nơ ron cũng được gọi là perceptron. Trong mạng một lớp, một tập hợp các đầu vào được ánh xạ trực tiếp lên đầu ra bằng cách sử dụng biến thể tổng quát của hàm tuyến tính. Trong các mạng nhiều lớp, như tên gọi, các nơ-ron được sắp xếp thành các lớp, trong đó một lớp neutron được kẹp giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra, được gọi là lớp ẩn. Kiến trúc học tập sâu, mặt khác, dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo.

Các ứng dụng

- Mạng lưới thần kinh cho phép mô hình hóa các quy trình phi tuyến tính, vì vậy chúng tạo ra các công cụ tuyệt vời để giải quyết một số vấn đề khác nhau như phân loại, nhận dạng mẫu, phân cụm, dự đoán và phân tích, điều khiển và tối ưu hóa, dịch máy, ra quyết định, học máy, học sâu và hơn thế nữa . Các mô hình học tập sâu có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác nhau bao gồm nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phương tiện tự lái, chẩn đoán bằng máy tính, trợ lý giọng nói, tạo âm thanh, robot, trò chơi máy tính, nhận dạng hình ảnh, phát hiện ung thư não, lọc mạng xã hội, mô hình công nhận, y sinh, và nhiều hơn nữa.

Deep Learning vs Neural Network: Biểu đồ so sánh

Tóm lược

Tóm lại, Deep learning giống như một động lực cho kỷ nguyên số này đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu tích cực, mở đường cho việc học máy hiện đại, nhưng không có mạng lưới thần kinh, không có học sâu. Tuy nhiên, học sâu là khái niệm rộng hơn nhiều so với mạng nơ ron nhân tạo và bao gồm một số khu vực khác nhau của các máy được kết nối. Mạng lưới thần kinh là nền tảng cơ bản của AI giúp triển khai học tập sâu. Mạng lưới thần kinh, còn được gọi là mạng thần kinh nhân tạo, là một tập hợp các thuật toán được mô phỏng theo bộ não của con người và hệ thần kinh. Mạng lưới thần kinh đơn giản nhất được gọi là perceptron, được lấy cảm hứng từ các tế bào thần kinh trong não người.