Sự khác biệt chính giữa mạng thần kinh và học sâu là mạng thần kinh hoạt động tương tự như các tế bào thần kinh trong não người để thực hiện các nhiệm vụ tính toán khác nhau nhanh hơn trong khi học sâu là một loại học máy đặc biệt bắt chước phương pháp học tập mà con người sử dụng. đạt được kiến thức.
Mạng nơron giúp xây dựng các mô hình dự đoán để giải quyết các vấn đề phức tạp. Mặt khác, học sâu là một phần của học máy. Nó giúp phát triển nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống khuyến nghị, tin sinh học và nhiều hơn nữa. Mạng thần kinh là một phương pháp để triển khai học sâu.
Neural Network là gì?
Tế bào thần kinh sinh học là nguồn cảm hứng cho mạng lưới thần kinh. Có hàng triệu tế bào thần kinh trong não người và quá trình thông tin từ tế bào thần kinh này sang tế bào thần kinh khác. Mạng thần kinh sử dụng kịch bản này. Họ tạo ra một mô hình máy tính tương tự như một bộ não. Nó có thể thực hiện các tác vụ tính toán phức tạp nhanh hơn một hệ thống thông thường.
Hình 01: Sơ đồ khối mạng thần kinh
Trong mạng nơ-ron, các nút kết nối với nhau. Mỗi kết nối có một trọng số. Khi đầu vào cho các nút là x1, x2, x3,… và trọng số tương ứng là w1, w2, w3,… thì đầu vào ròng (y) là, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 +….
Sau khi áp dụng đầu vào net cho chức năng kích hoạt, nó sẽ đưa ra đầu ra. Hàm kích hoạt có thể là hàm tuyến tính hoặc hàm sigmoid.
Y=F (y)
Nếu đầu ra này khác với đầu ra mong muốn, trọng lượng sẽ được điều chỉnh lại và quá trình này liên tục cho đến khi đạt được đầu ra mong muốn. Việc cập nhật trọng số này xảy ra theo thuật toán lan truyền ngược.
Có hai cấu trúc liên kết mạng nơ-ron được gọi là chuyển tiếp và phản hồi. Các mạng chuyển tiếp không có vòng phản hồi. Nói cách khác, các tín hiệu chỉ truyền từ đầu vào đến đầu ra. Các mạng truyền nguồn cấp dữ liệu tiếp tục phân chia thành các mạng nơ-ron nhiều lớp và một lớp.
Loại mạng
Trong các mạng lớp đơn, lớp đầu vào kết nối với lớp đầu ra. Mạng nơron nhiều lớp có nhiều lớp hơn giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra. Các lớp đó được gọi là các lớp ẩn. Loại mạng khác là mạng phản hồi có đường dẫn phản hồi. Hơn nữa, có khả năng chuyển thông tin cho cả hai bên.
Hình 02: Mạng thần kinh đa lớp
Một mạng nơ-ron học bằng cách sửa đổi trọng số của kết nối giữa các nút. Có ba hình thức học tập, chẳng hạn như học tập có giám sát, học tập không giám sát và học tập củng cố. Trong học tập có giám sát, mạng sẽ cung cấp một vector đầu ra theo vector đầu vào. Vectơ đầu ra này được so sánh với vectơ đầu ra mong muốn. Nếu có sự khác biệt, trọng số sẽ sửa đổi. Quá trình này tiếp tục cho đến khi đầu ra thực tế khớp với đầu ra mong muốn.
Trong học tập không giám sát, mạng tự xác định các mẫu và tính năng từ dữ liệu đầu vào và mối quan hệ cho dữ liệu đầu vào. Trong quá trình học này, các vectơ đầu vào có kiểu tương tự kết hợp với nhau để tạo ra các cụm. Khi mạng nhận được một mẫu đầu vào mới, nó sẽ đưa ra đầu ra chỉ định lớp mà mẫu đầu vào đó thuộc về. Việc học tăng cường chấp nhận một số phản hồi từ môi trường. Sau đó, mạng thay đổi trọng số. Đó là những phương pháp để đào tạo một mạng nơ-ron. Nhìn chung, mạng nơ-ron giúp giải quyết các vấn đề nhận dạng mẫu khác nhau.
Học sâu là gì?
Trước khi học sâu, điều quan trọng là phải thảo luận về học máy. Nó cung cấp khả năng cho một máy tính học mà không được lập trình rõ ràng. Nói cách khác, nó giúp tạo ra các thuật toán tự học để phân tích dữ liệu và nhận ra các mẫu để đưa ra quyết định. Tuy nhiên, có một số hạn chế là học máy nói chung. Thứ nhất, rất khó để làm việc với dữ liệu có chiều cao hoặc tập hợp đầu vào và đầu ra cực kỳ lớn. Cũng có thể khó thực hiện trích xuất đối tượng địa lý.
Học sâu giải quyết những vấn đề này. Nó là một loại máy học đặc biệt. Nó giúp xây dựng các thuật toán học tập có thể hoạt động tương tự như não người. Mạng nơ-ron sâu và mạng nơ-ron tuần hoàn là một số kiến trúc học sâu. Mạng nơ ron sâu là mạng nơ ron có nhiều lớp ẩn. Mạng nơ-ron tuần hoàn sử dụng bộ nhớ để xử lý chuỗi đầu vào.
Sự khác biệt giữa Neural Network và Deep Learning là gì?
Mạng thần kinh là một hệ thống hoạt động tương tự như các tế bào thần kinh trong não người để thực hiện các nhiệm vụ tính toán khác nhau nhanh hơn. Học sâu là một loại học máy đặc biệt bắt chước cách tiếp cận học tập mà con người sử dụng để thu thập kiến thức. Mạng thần kinh là một phương pháp học sâu. Mặt khác, Deep Leaning là một dạng đặc biệt của Machine Leaning. Đây là điểm khác biệt chính giữa mạng thần kinh và học sâu
Tóm tắt - Mạng thần kinh và Học sâu
Sự khác biệt giữa mạng thần kinh và học sâu là mạng thần kinh hoạt động tương tự như các tế bào thần kinh trong não người để thực hiện các tác vụ tính toán khác nhau nhanh hơn trong khi học sâu là một loại học máy đặc biệt bắt chước phương pháp học tập mà con người sử dụng để đạt được hiểu biết.
