Dengan kemajuan dalam teknologi, kami telah menemui cara dan kaedah baharu yang membantu kami dalam menyelesaikan masalah kami. Walaupun teknologi dan pembangunan yang melibatkan teknologi telah membantu dalam menjadikan kehidupan kita lebih mudah, dengan pengenalan istilah yang lebih baru, kekeliruan dalam memahami makna literalnya dan membezakan antara mereka telah menjadi satu tugas yang mencabar bagi kita. Begitu juga dengan senario dengan istilah: Pembelajaran mendalam dan rangkaian Neural. Mereka sering disalah tafsir dan digunakan secara palsu.
Pembelajaran Mendalam lwn Rangkaian Neural
Perbezaan antara pembelajaran mendalam dan rangkaian Neural ialah pembelajaran mendalam ditakrifkan sebagai rangkaian saraf dalam yang terdiri daripada banyak lapisan berbeza, dan setiap lapisan terdiri daripada banyak nod yang berbeza. Rangkaian Neural membantu anda dalam melaksanakan tugas anda dengan kurang ketepatan, manakala dalam pembelajaran mendalam, disebabkan kehadiran berbilang lapisan, tugas anda diselesaikan dengan keberkesanan. Rangkaian Neural memerlukan lebih sedikit masa untuk melatih rangkaian kerana ia kurang rumit, manakala anda mungkin memerlukan banyak masa untuk melatih rangkaian pembelajaran mendalam anda.
Pembelajaran mendalam ialah subset dalam pembelajaran mesin yang memberikan sistem keupayaan untuk berfungsi seperti otak manusia dan meniru corak yang otak kita lakukan untuk membuat keputusan. Sistem pembelajaran mendalam belajar daripada memerhati pelbagai jenis dan corak data dan membuat kesimpulan berdasarkannya. Pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf dalam yang terdiri daripada banyak lapisan yang berbeza, dan setiap lapisan terdiri daripada banyak nod yang berbeza.
Rangkaian saraf adalah berdasarkan algoritma yang terdapat dalam otak kita dan membantu dalam fungsinya. Rangkaian Neural mentafsir corak berangka yang mungkin terdapat dalam bentuk Vektor. Vektor ini diterjemahkan dengan bantuan rangkaian saraf. Kerja utama yang dilakukan oleh rangkaian saraf ialah pengelasan dan pengelompokan data berdasarkan persamaan. Kelebihan paling penting tentang rangkaian saraf ialah ia boleh menyesuaikan dirinya dengan mudah kepada corak output yang berubah-ubah, dan anda tidak perlu mengubah suainya setiap kali berdasarkan input yang anda berikan.
Jadual Perbandingan Antara Pembelajaran Dalam dan Rangkaian Neural
| Parameter Perbandingan | Pembelajaran Mendalam | Rangkaian neural |
| Definisi | Pembelajaran mendalam ialah subset pembelajaran mesin yang memberikan sistem keupayaan untuk berfungsi seperti otak manusia dan meniru corak yang otak kita lakukan untuk membuat keputusan | Rangkaian saraf adalah berdasarkan algoritma yang terdapat dalam otak kita dan membantu dalam fungsinya. Rangkaian Neural mentafsir corak berangka yang mungkin terdapat dalam bentuk Vektor |
| Seni bina | 1. Rangkaian Neural Konvolusi2. Rangkaian Neural Berulang3. Rangkaian Pra Terlatih Tanpa Selia4. Rangkaian Neural Rekursif | 1. Rangkaian Neural Berulang2. Rangkaian Neural yang disambungkan secara simetri3. Rangkaian Suapan Hadapan Satu Lapisan |
| Kuasa Tafsiran | Rangkaian pembelajaran mendalam mentafsir tugas anda dengan keberkesanan yang lebih tinggi. | Rangkaian Neural mentafsir tugas anda dengan keberkesanan yang lemah. |
| Komponen Terlibat | PSU besar, GPU, RAM besar | Neuron, kadar pembelajaran, Sambungan, Fungsi penyebaran, berat |
| Masa yang diambil | Ia mungkin mengambil banyak masa untuk melatih rangkaian. | Oleh kerana ia kurang kompleks, masa yang diperlukan untuk melatih rangkaian adalah sangat kurang. |
| Prestasi | Prestasi tinggi | Prestasi rendah |
Apakah Pembelajaran Dalam?
Pembelajaran mendalam ialah subset pembelajaran mesin yang menyediakan sistem dengan keupayaan untuk berfungsi seperti otak manusia dan meniru corak yang otak kita lakukan untuk membuat keputusan. Sistem pembelajaran mendalam belajar daripada memerhati pelbagai jenis dan corak data dan membuat kesimpulan berdasarkannya. Pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf dalam yang terdiri daripada banyak lapisan yang berbeza, dan setiap lapisan terdiri daripada banyak nod yang berbeza.
Pelbagai komponen sistem pembelajaran mendalam ialah PSU yang besar, GPU dan RAM yang besar. Memandangkan pembinaan rangkaian ini agak rumit, ia memerlukan banyak masa dan usaha untuk melatih rangkaian. Seni bina yang membentuk asas pembelajaran mendalam ialah rangkaian Neural Konvolusi, Rangkaian Neural Berulang, Rangkaian Pra-Terlatih Tanpa Pengawasan dan Rangkaian Neural Rekursif.
Apakah Rangkaian Neural?
Rangkaian saraf, seperti namanya, adalah berdasarkan fungsi neuron yang terdapat dalam tubuh manusia. Sistem ini berfungsi sama seperti rantaian neuron yang menerima maklumat dan memprosesnya pada manusia. Rangkaian saraf adalah berdasarkan algoritma yang terdapat dalam otak kita (neuron) dan membantu dalam fungsinya.
Rangkaian Neural mentafsir corak berangka yang mungkin terdapat dalam bentuk Vektor. Vektor ini diterjemahkan dengan bantuan rangkaian saraf. Kerja utama yang dilakukan oleh rangkaian saraf ialah pengelasan dan pengelompokan data berdasarkan persamaan. Kelebihan paling penting tentang rangkaian saraf ialah ia boleh menyesuaikan dirinya dengan mudah kepada corak output yang berubah-ubah, dan anda tidak perlu mengubah suainya setiap kali berdasarkan input yang anda berikan.
Perbezaan Utama Antara Pembelajaran Dalam dan Rangkaian Neural
Kesimpulan
Terdapat banyak persamaan antara pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf, dan oleh itu ia menjadi tugas yang sukar untuk membezakan antara keduanya pada masa-masa tertentu. Di satu pihak, rangkaian saraf menyelesaikan tugas mereka dengan bantuan neuron. Pembelajaran mendalam adalah berdasarkan pemerhatian set data yang diberikan dan membuat kesimpulan berdasarkan perkara yang sama. Binaan dan fungsi seni bina sistem ini berbeza-beza dan merupakan perkara utama yang membezakan kedua-dua sistem ini.
