ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึกคือโครงข่ายประสาททำงานคล้ายกับเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์เพื่อทำงานคำนวณต่างๆ ได้เร็วขึ้น ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกเป็นการเรียนรู้ด้วยเครื่องชนิดพิเศษที่เลียนแบบวิธีการเรียนรู้ที่มนุษย์ใช้ ได้ความรู้
โครงข่ายประสาทเทียมช่วยสร้างแบบจำลองการทำนายเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ในทางกลับกัน การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยพัฒนาการรู้จำคำพูด การจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ระบบการแนะนำ ชีวสารสนเทศ และอื่นๆ อีกมากมาย Neural Network เป็นวิธีการเรียนรู้เชิงลึก
โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
เซลล์ประสาทชีวภาพเป็นแรงบันดาลใจสำหรับโครงข่ายประสาทเทียม มีเซลล์ประสาทหลายล้านเซลล์ในสมองของมนุษย์และกระบวนการข้อมูลจากเซลล์ประสาทหนึ่งไปยังอีกเซลล์หนึ่ง โครงข่ายประสาทเทียมใช้สถานการณ์นี้ พวกเขาสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่คล้ายกับสมอง มันสามารถทำงานที่ซับซ้อนในการคำนวณได้เร็วกว่าระบบปกติ
รูปที่ 01: Neural Network block Diagram
ในโครงข่ายประสาทเทียม โหนดเชื่อมต่อกัน การเชื่อมต่อแต่ละครั้งมีน้ำหนัก เมื่ออินพุตไปยังโหนดคือ x1, x2, x3, … และน้ำหนักที่สอดคล้องกันคือ w1, w2, w3, … จากนั้นอินพุตสุทธิ (y) คือ
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
หลังจากใช้เน็ตอินพุทกับฟังก์ชันการเปิดใช้งาน มันจะให้เอาต์พุต ฟังก์ชันการเปิดใช้งานอาจเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นหรือฟังก์ชันซิกมอยด์
Y=F(y)
หากผลลัพธ์นี้แตกต่างจากผลลัพธ์ที่ต้องการ น้ำหนักจะถูกปรับอีกครั้งและกระบวนการนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ น้ำหนักการอัปเดตนี้เกิดขึ้นตามอัลกอริธึมการแพร่กระจายกลับ
มีโทโพโลยีเครือข่ายประสาทสองแบบที่เรียกว่า feedforward และ feedback เครือข่าย feedforward ไม่มีลูปป้อนกลับ กล่าวอีกนัยหนึ่งสัญญาณจะไหลจากอินพุตไปยังเอาต์พุตเท่านั้น เครือข่าย Feedforward แบ่งออกเป็นเครือข่ายประสาทชั้นเดียวและหลายชั้นเพิ่มเติม
ประเภทเครือข่าย
ในเครือข่ายชั้นเดียว ชั้นอินพุตจะเชื่อมต่อกับเลเยอร์เอาต์พุต โครงข่ายประสาทหลายชั้นมีชั้นมากขึ้นระหว่างชั้นข้อมูลเข้าและชั้นส่งออก เลเยอร์เหล่านั้นเรียกว่าเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ เครือข่ายประเภทอื่นที่เป็นเครือข่ายคำติชมมีเส้นทางป้อนกลับ นอกจากนี้ยังสามารถส่งข้อมูลให้ทั้งสองฝ่ายได้
รูปที่ 02: Multilayer Neural Network
โครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้โดยการปรับเปลี่ยนน้ำหนักของการเชื่อมต่อระหว่างโหนด มีสามประเภทการเรียนรู้ เช่น การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เครือข่ายจะให้เวกเตอร์เอาต์พุตตามเวกเตอร์อินพุต เวกเตอร์เอาต์พุตนี้ถูกเปรียบเทียบกับเวกเตอร์เอาต์พุตที่ต้องการ หากมีความแตกต่างน้ำหนักจะปรับเปลี่ยน กระบวนการนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าผลลัพธ์จริงจะตรงกับผลลัพธ์ที่ต้องการ
ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เครือข่ายจะระบุรูปแบบและคุณลักษณะจากข้อมูลที่ป้อนเข้าและความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ป้อนเข้าด้วยตัวมันเอง ในการเรียนรู้นี้ เวกเตอร์อินพุตประเภทเดียวกันจะรวมกันเพื่อสร้างคลัสเตอร์ เมื่อเครือข่ายได้รับรูปแบบอินพุตใหม่ จะให้เอาต์พุตที่ระบุคลาสที่รูปแบบอินพุตนั้นเป็นของการเรียนรู้การเสริมแรงยอมรับการตอบรับจากสิ่งแวดล้อม จากนั้นเครือข่ายจะเปลี่ยนน้ำหนัก นี่เป็นวิธีการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม โดยรวมแล้ว โครงข่ายประสาทเทียมช่วยแก้ปัญหาการจดจำรูปแบบต่างๆ
การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร
ก่อนการเรียนรู้เชิงลึก การสนทนาเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสิ่งสำคัญ ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน กล่าวอีกนัยหนึ่ง ช่วยสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและจดจำรูปแบบในการตัดสินใจ แต่มีข้อจำกัดบางประการคือการเรียนรู้ของเครื่องโดยทั่วไป ประการแรก เป็นการยากที่จะทำงานกับข้อมูลมิติสูงหรือชุดอินพุตและเอาต์พุตขนาดใหญ่มาก การแยกคุณลักษณะอาจทำได้ยากเช่นกัน
การเรียนรู้เชิงลึกช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้ เป็นแมชชีนเลิร์นนิงชนิดพิเศษ ช่วยในการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่สามารถทำงานได้เหมือนกับสมองของมนุษย์ โครงข่ายประสาทลึกและโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำเป็นสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกบางส่วนโครงข่ายประสาทลึกคือโครงข่ายประสาทเทียมที่มีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้น โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำใช้หน่วยความจำเพื่อประมวลผลลำดับของอินพุต
โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึกแตกต่างกันอย่างไร
A Neural Network เป็นระบบที่ทำงานคล้ายกับเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์เพื่อทำงานคำนวณต่างๆ ได้เร็วขึ้น การเรียนรู้เชิงลึกเป็นการเรียนรู้ด้วยเครื่องชนิดพิเศษที่เลียนแบบวิธีการเรียนรู้ที่มนุษย์ใช้เพื่อให้ได้ความรู้ Neural Network เป็นวิธีการเรียนรู้เชิงลึก ในทางกลับกัน Deep Leaning เป็นรูปแบบพิเศษของ Machine Leaning นี่คือข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก
สรุป – โครงข่ายประสาทเทียมกับการเรียนรู้เชิงลึก
ความแตกต่างระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึกคือโครงข่ายประสาททำงานคล้ายกับเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์เพื่อทำงานคำนวณต่างๆ ได้รวดเร็วขึ้น ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกเป็นการเรียนรู้ด้วยเครื่องชนิดพิเศษที่เลียนแบบวิธีการเรียนรู้ที่มนุษย์ใช้เพื่อให้ได้มา ความรู้.