Der Hauptunterschied zwischen neuronalen Netzwerken und Deep Learning besteht darin, dass neuronale Netzwerke ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn arbeiten, um verschiedene Rechenaufgaben schneller auszuführen, während Deep Learning eine spezielle Art des maschinellen Lernens ist, das den Lernansatz des Menschen imitiert Wissen erlangen.
Neuronale Netzwerke helfen beim Erstellen von Vorhersagemodellen zur Lösung komplexer Probleme. Andererseits ist Deep Learning ein Teil des maschinellen Lernens. Es hilft bei der Entwicklung von Spracherkennung, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungssystemen, Bioinformatik und vielem mehr. Neural Network ist eine Methode zur Implementierung von Deep Learning.
Was ist ein neuronales Netzwerk?
Biologische Neuronen sind die Inspiration für neuronale Netze. Es gibt Millionen von Neuronen im menschlichen Gehirn und Informationsprozess von einem Neuron zum anderen. Neuronale Netze verwenden dieses Szenario. Sie erstellen ein Computermodell ähnlich einem Gehirn. Es kann komplexe Rechenaufgaben schneller ausführen als ein gewöhnliches System.
Abbildung 01: Neuronales Netzwerk Blockdiagramm
In einem neuronalen Netzwerk verbinden sich die Knoten miteinander. Jede Verbindung hat ein Gewicht. Wenn die Eingaben zu den Knoten x1, x2, x3, … sind und die entsprechenden Gewichtungen w1, w2, w3, … sind, dann ist die Nettoeingabe (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Nachdem die Nettoeingabe auf die Aktivierungsfunktion angewendet wurde, gibt sie die Ausgabe. Die Aktivierungsfunktion kann eine lineare oder sigmoidale Funktion sein.
Y=F(y)
Wenn diese Ausgabe von der gewünschten Ausgabe abweicht, wird das Gewicht erneut angepasst und dieser Vorgang fortgesetzt, bis die gewünschte Ausgabe erreicht wird. Diese aktualisierte Gewichtung erfolgt gemäß dem Backpropagation-Algorithmus.
Es gibt zwei neuronale Netzwerktopologien, die Feedforward und Feedback genannt werden. Die Feedforward-Netzwerke haben keine Rückkopplungsschleife. Das heißt, die Signale fließen nur vom Eingang zum Ausgang. Feedforward-Netzwerke unterteilen sich weiter in einschichtige und mehrschichtige neuronale Netzwerke.
Netzwerktypen
In Single-Layer-Netzwerken verbindet sich die Input-Layer mit der Output-Layer. Mehrschichtiges neuronales Netzwerk hat mehr Schichten zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht. Diese Schichten werden als verborgene Schichten bezeichnet. Der andere Netzwerktyp, bei dem es sich um die Rückkopplungsnetzwerke handelt, hat Rückkopplungspfade. Außerdem besteht die Möglichkeit, Informationen an beide Seiten weiterzugeben.
Abbildung 02: Mehrschichtiges neuronales Netzwerk
Ein neuronales Netzwerk lernt, indem es die Gewichte der Verbindung zwischen den Knoten verändert. Es gibt drei Lerntypen, wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen stellt das Netzwerk einen Ausgangsvektor gemäß dem Eingangsvektor bereit. Dieser Ausgangsvektor wird mit dem gewünschten Ausgangsvektor verglichen. Wenn es einen Unterschied gibt, ändern sich die Gewichte. Diese Prozesse werden fortgesetzt, bis die tatsächliche Ausgabe mit der gewünschten Ausgabe übereinstimmt.
Beim unüberwachten Lernen identifiziert das Netzwerk die Muster und Merkmale aus den Eingabedaten und die Beziehung zu den Eingabedaten selbst. Bei diesem Lernen werden Eingangsvektoren ähnlicher Typen kombiniert, um Cluster zu bilden. Wenn das Netzwerk ein neues Eingabemuster erhält, gibt es die Ausgabe aus, die die Klasse angibt, zu der dieses Eingabemuster gehört. Das Verstärkungslernen akzeptiert ein gewisses Feedback aus der Umgebung. Dann ändert das Netzwerk die Gewichte. Das sind die Methoden, um ein neuronales Netz zu trainieren. Insgesamt helfen neuronale Netze, verschiedene Mustererkennungsprobleme zu lösen.
Was ist Deep Learning?
Vor Deep Learning ist es wichtig, über maschinelles Lernen zu sprechen. Es gibt einem Computer die Möglichkeit, ohne explizite Programmierung zu lernen. Mit anderen Worten, es hilft, selbstlernende Algorithmen zu erstellen, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, um Entscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch einige Einschränkungen beim allgemeinen maschinellen Lernen. Erstens ist es schwierig, mit hochdimensionalen Daten oder einem extrem großen Satz von Eingaben und Ausgaben zu arbeiten. Es kann auch schwierig sein, Merkmale zu extrahieren.
Deep Learning löst diese Probleme. Es ist eine spezielle Art des maschinellen Lernens. Es hilft beim Aufbau von Lernalgorithmen, die ähnlich wie das menschliche Gehirn funktionieren können. Tiefe neuronale Netze und rekurrente neuronale Netze sind einige Deep-Learning-Architekturen. Ein tiefes neuronales Netzwerk ist ein neuronales Netzwerk mit mehreren verborgenen Schichten. Wiederkehrende neuronale Netze verwenden Speicher, um Sequenzen von Eingaben zu verarbeiten.
Was ist der Unterschied zwischen neuronalem Netzwerk und Deep Learning?
Ein neuronales Netzwerk ist ein System, das ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn arbeitet, um verschiedene Rechenaufgaben schneller auszuführen. Deep Learning ist eine spezielle Art des maschinellen Lernens, das den Lernansatz nachahmt, den Menschen verwenden, um sich Wissen anzueignen. Neural Network ist eine Methode, um Deep Learning zu erreichen. Deep Leaning hingegen ist eine spezielle Form des Machine Leaning. Dies ist der Hauptunterschied zwischen neuronalem Netzwerk und Deep Learning
Zusammenfassung – Neurales Netzwerk vs. Deep Learning
Der Unterschied zwischen neuronalen Netzwerken und Deep Learning besteht darin, dass neuronale Netzwerke ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn arbeiten, um verschiedene Rechenaufgaben schneller auszuführen, während Deep Learning eine spezielle Art des maschinellen Lernens ist, das den Lernansatz nachahmt, den Menschen verwenden, um zu gewinnen Wissen.
