Neironu tīkli un dziļā mācīšanās tiek lietoti savstarpēji aizstājami, taču tie ir atšķirīgi.
Mākslīgais intelekts ir kļuvis par neatņemamu mūsu ikdienas sastāvdaļu mūsdienu tehnoloģiju virzītajā pasaulē. Lai gan daži cilvēki neironu tīklus un dziļo mācīšanos izmanto savstarpēji aizstājami, to sasniegumi, līdzekļi un lietojumprogrammas atšķiras.
Tātad, kas ir neironu tīkli un dziļās mācīšanās modeļi, un kā tie atšķiras?
Kas ir neironu tīkli?
Neironu tīkli, kas pazīstami arī kā neironu tīkli, ir veidoti pēc cilvēka smadzenēm. Viņi analizē sarežģītus datus, pabeidz matemātiskas darbības, meklē modeļus un izmanto savākto informāciju, lai veiktu prognozes un klasifikācijas. Un tāpat kā smadzenēm, AI neironu tīkliem ir pamata funkcionālā vienība, kas pazīstama kā neirons. Šie neironi, ko sauc arī par mezgliem, pārsūta informāciju tīklā.
Pamata neironu tīklam ir savstarpēji savienoti mezgli ievades, slēptā un izvades slāņos. Ievades slānis apstrādā un analizē informāciju, pirms to nosūta uz nākamo slāni.
Slēptais slānis saņem datus no ievades slāņa vai citiem slēptiem slāņiem. Pēc tam slēptais slānis tālāk apstrādā un analizē datus, izmantojot matemātisko darbību kopu, lai pārveidotu un no ievades datiem iegūtu atbilstošās funkcijas.
Tas ir izvades slānis, kas nodrošina galīgo informāciju, izmantojot iegūtos līdzekļus. Šim slānim var būt viens vai vairāki mezgli atkarībā no datu vākšanas veida. Binārajai klasifikācijai — jā/nē problēma — izvadei būs viens mezgls ar rezultātu 1 vai 0.
Ir dažādi AI neironu tīklu veidi.
1. FeedForward neironu tīkls
Feedforward neironu tīkli, ko galvenokārt izmanto sejas atpazīšanai, pārsūta informāciju vienā virzienā. Tas nozīmē, ka katrs mezgls vienā slānī ir saistīts ar katru mezglu nākamajā slānī, informācijai plūstot vienvirziena, līdz tā sasniedz izvades mezglu. Šis ir viens no vienkāršākajiem neironu tīklu veidiem.
2. Atkārtots neironu tīkls
Šis neironu tīkla veids palīdz teorētiski mācīties. Atkārtoti neironu tīkli tiek izmantoti secīgiem datiem, piemēram, dabiskajai valodai un audio. Tos izmanto arī teksta pārveides runā lietojumprogrammas operētājsistēmai Android un iPhone. Un atšķirībā no pārejas neironu tīkliem, kas apstrādā informāciju vienā virzienā, atkārtotie neironu tīkli izmanto datus no procesijas neirona un nosūta tos atpakaļ tīklā.
Šī atgriešanas opcija ir būtiska gadījumos, kad sistēma izdod nepareizas prognozes. Atkārtoti neironu tīkli var mēģināt atrast nepareizu rezultātu iemeslu un attiecīgi pielāgoties.
3. Konvolūcijas neironu tīkls
Tradicionālie neironu tīkli ir paredzēti fiksēta izmēra ievades apstrādei, bet konvolucionālie neironu tīkli (CNN) var apstrādāt dažādu izmēru datus. CNN ir ideāli piemēroti vizuālo datu, piemēram, klasificēšanai attēlus un video ar dažādu izšķirtspēju un malu attiecību. Tie ir ļoti noderīgi arī attēlu atpazīšanas lietojumprogrammām.
4. Dekonvolucionālais neironu tīkls
Šis neironu tīkls ir pazīstams arī kā transponēts konvolucionālais neironu tīkls. Tas ir pretējs konvolucionālajam tīklam.
Konvolūcijas neironu tīklā ievades attēli tiek apstrādāti, izmantojot konvolucionālos slāņus, lai iegūtu svarīgas funkcijas. Pēc tam šī izvade tiek apstrādāta, izmantojot virkni savienotu slāņu, kas veic klasifikāciju, piešķirot ievades attēlam nosaukumu vai etiķeti, pamatojoties uz tā funkcijām. Tas ir noderīgi objektu identificēšanai un attēlu segmentēšanai.
Tomēr dekonvolucionālajā neironu tīklā iezīmju karte, kas iepriekš bija izvade, kļūst par ievadi. Šī objektu karte ir trīsdimensiju vērtību masīvs, un tā ir atspolēta, lai izveidotu sākotnējo attēlu ar palielinātu telpisko izšķirtspēju.
5. Modulārais neironu tīkls
Šis neironu tīkls apvieno savstarpēji savienotus moduļus, katrs veic noteiktu apakšuzdevumu. Katrs modulārā tīkla modulis sastāv no neironu tīkla, kas izveidots, lai veiktu apakšuzdevumu, piemēram, runas atpazīšanu vai valodas tulkošanu.
Moduļu neironu tīkli ir pielāgojami un noderīgi, lai apstrādātu ievadi ar ļoti dažādiem datiem.
Kas ir dziļā mācīšanās?
Padziļinātā mācīšanās, mašīnmācīšanās apakškategorija, ietver neironu tīklu apmācību, lai tie automātiski mācītos un attīstītos neatkarīgi bez programmēšanas.
Vai dziļā mācīšanās ir mākslīgais intelekts? Jā. Tas ir daudzu AI lietojumprogrammu un automatizācijas pakalpojumu dzinējspēks, palīdzot lietotājiem veikt uzdevumus ar nelielu cilvēka iejaukšanos. ChatGPT ir viena no tām AI lietojumprogrammām, kurai ir vairāki praktiski pielietojumi.
Starp dziļās mācīšanās ievades un izvades slāņiem ir daudz slēptu slāņu. Tas ļauj tīklam veikt ārkārtīgi sarežģītas darbības un nepārtraukti mācīties, kad datu attēlojumi iziet cauri slāņiem.
Padziļināta mācīšanās ir izmantota attēlu atpazīšanai, runas atpazīšanai, video sintēzei un narkotiku atklājumiem. Turklāt tas ir piemērots sarežģītiem darbiem, piemēram, pašbraucošām automašīnām, kas izmanto dziļās mācīšanās algoritmus, lai identificētu šķēršļus un perfekti pārvietotos ap tiem.
Lai apmācītu padziļinātas mācīšanās modeli, tīklā jāievada liels daudzums marķētu datu. Tas ir tad, kad notiek atpakaļejoša izplatīšana: tīkla neironu svara un novirzes pielāgošana, līdz tā var precīzi paredzēt jaunu ievades datu izvadi.
Neironu tīkli vs. Padziļināta mācīšanās: izskaidrotas atšķirības
Neironu tīkli un dziļās mācīšanās modeļi ir mašīnmācīšanās apakškopas. Tomēr tie atšķiras dažādos veidos.
Slāņi
Neironu tīklus parasti veido ievades, slēptais un izvades slānis. Tikmēr dziļās mācīšanās modeļi ietver vairākus neironu tīklu slāņus.
Darbības joma
Lai gan dziļās mācīšanās modeļos ir iekļauti neironu tīkli, tie joprojām ir jēdziens, kas atšķiras no neironu tīkliem. Neironu tīklu pielietojumi ietver modeļu atpazīšanu, sejas identifikāciju, mašīntulkošanu un secību atpazīšanu.
Tikmēr varat izmantot dziļās mācīšanās tīklus klientu attiecību pārvaldībai, runas un valodas apstrādei, attēlu atjaunošanai, zāļu atklāšanai un citiem.
Iezīmju iegūšana
Neironu tīkliem ir nepieciešama cilvēka iejaukšanās, jo inženieriem ir manuāli jānosaka funkciju hierarhija. Tomēr dziļās mācīšanās modeļi var automātiski noteikt funkciju hierarhiju, izmantojot marķētas datu kopas un nestrukturētus neapstrādātus datus.
Performance
Neironu tīklu apmācība prasa mazāk laika, taču tiem ir zemāka precizitāte, salīdzinot ar dziļo mācīšanos; dziļa mācīšanās ir sarežģītāka. Ir zināms, ka neironu tīkli slikti interpretē uzdevumus, neskatoties uz to ātru pabeigšanu.
Aprēķins
Padziļināta mācīšanās ir sarežģīts neironu tīkls, kas var klasificēt un interpretēt neapstrādātus datus ar nelielu cilvēka iejaukšanos, bet prasa vairāk skaitļošanas resursu. Neironu tīkli ir vienkāršāka mašīnmācības apakškopa, ko var apmācīt, izmantojot mazākas datu kopas ar mazākiem skaitļošanas resursiem, taču to spēja apstrādāt sarežģītus datus ir ierobežota.
Neironu tīkli nav tas pats, kas dziļā mācīšanās
Lai gan tiek izmantoti savstarpēji aizstājami, neironu un dziļās mācīšanās tīkli atšķiras. Viņiem ir dažādas apmācības metodes un precizitātes pakāpes. Tomēr dziļās mācīšanās modeļi ir progresīvāki un dod rezultātus ar lielāku precizitāti, jo tie var mācīties neatkarīgi ar nelielu cilvēka iejaukšanos.
