Neyron tarmoq va chuqur o'rganish o'rtasidagi asosiy farq shundaki, neyron tarmoq turli xil hisoblash vazifalarini tezroq bajarish uchun inson miyasidagi neyronlarga o'xshash ishlaydi, chuqur o'rganish esa odamlarning o'rganish usuliga taqlid qiluvchi maxsus mashina o'rganish turidir. bilim oling.
Neyron tarmoq murakkab muammolarni hal qilish uchun bashoratli modellarni yaratishga yordam beradi. Boshqa tomondan, chuqur o'rganish mashinani o'rganishning bir qismidir. Bu nutqni aniqlash, tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash, tavsiya qilish tizimlari, bioinformatika va boshqalarni rivojlantirishga yordam beradi. Neyron tarmoq - bu chuqur o'rganishni amalga oshirish usuli.
Neyron tarmoq nima?
Biologik neyronlar neyron tarmoqlar uchun ilhomdir. Inson miyasida millionlab neyronlar mavjud va axborot jarayoni bir neyrondan ikkinchisiga o'tadi. Neyron tarmoqlari ushbu stsenariydan foydalanadi. Ular miyaga o'xshash kompyuter modelini yaratadilar. U oddiy tizimga qaraganda murakkab hisoblash vazifalarini tezroq bajara oladi.
01-rasm: Neyron tarmoq blok diagrammasi
Neyron tarmoqda tugunlar bir-biriga ulanadi. Har bir ulanishning vazni bor. Tugunlarga kirishlar x1, x2, x3, … va tegishli og‘irliklar w1, w2, w3, … bo‘lsa, aniq kirish (y)bo‘ladi.
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Aktivizatsiya funksiyasiga aniq kiritishni qoʻllaganingizdan soʻng u chiqishni beradi. Faollashtirish funktsiyasi chiziqli yoki sigmasimon funksiya bo'lishi mumkin.
Y=F(y)
Agar bu chiqish istalgan chiqishdan farq qilsa, vazn yana sozlanadi va bu jarayon kerakli natijaga qadar davom etadi. Bu yangilanish vazni orqaga tarqalish algoritmiga muvofiq amalga oshiriladi.
Neyron tarmoqning ikkita topologiyasi mavjud: oldinga uzatish va qayta aloqa. Oldinga yo'n altirilgan tarmoqlarda teskari aloqa yo'q. Boshqacha qilib aytganda, signallar faqat kirishdan chiqishga oqadi. Oldinga uzatish tarmoqlari yana bitta qatlamli va koʻp qatlamli neyron tarmoqlarga boʻlinadi.
Tarmoq turlari
Bir qatlamli tarmoqlarda kirish qatlami chiqish qatlamiga ulanadi. Ko'p qatlamli neyron tarmoq kirish qatlami va chiqish qatlami o'rtasida ko'proq qatlamlarga ega. Bunday qatlamlar yashirin qatlamlar deb ataladi. Qayta aloqa tarmoqlari bo'lgan boshqa tarmoq turida qayta aloqa yo'llari mavjud. Bundan tashqari, har ikki tomonga ham ma'lumot uzatish imkoniyati mavjud.
02-rasm: Koʻp qatlamli neyron tarmoq
Neyron tarmoq tugunlar orasidagi ulanishning og'irligini o'zgartirish orqali o'rganadi. Ta'limning uchta turi mavjud, masalan, nazorat ostida o'rganish, nazoratsiz o'rganish va mustahkamlash. Nazorat ostidagi ta'limda tarmoq kirish vektoriga muvofiq chiqish vektorini beradi. Ushbu chiqish vektori kerakli chiqish vektori bilan taqqoslanadi. Agar farq bo'lsa, og'irliklar o'zgaradi. Bu jarayonlar haqiqiy chiqish kerakli natijaga mos kelguncha davom etadi.
Nazoratsiz oʻrganishda tarmoq kiritilgan maʼlumotlardan naqsh va xususiyatlarni hamda kirish maʼlumotlari bilan bogʻliqlikni oʻzi aniqlaydi. Ushbu o'rganishda o'xshash turdagi kirish vektorlari klasterlar yaratish uchun birlashadi. Tarmoq yangi kirish namunasini olganida, u kirish namunasi tegishli bo'lgan sinfni ko'rsatuvchi chiqishni beradi. Mustahkamlovchi ta'lim atrof-muhitdan ba'zi fikrlarni qabul qiladi. Keyin tarmoq og'irliklarni o'zgartiradi. Bu neyron tarmoqni o'rgatish usullari. Umuman olganda, neyron tarmoqlar turli naqshlarni aniqlash muammolarini hal qilishga yordam beradi.
Chuqur oʻrganish nima?
Chuqur oʻrganishdan oldin mashinani oʻrganishni muhokama qilish muhim. Bu kompyuterga aniq dasturlashtirilmagan holda o'rganish qobiliyatini beradi. Boshqacha qilib aytganda, bu ma'lumotlarni tahlil qilish va qarorlar qabul qilish naqshlarini tan olish uchun o'z-o'zini o'rganish algoritmlarini yaratishga yordam beradi. Biroq, umumiy mashinani o'rganishda ba'zi cheklovlar mavjud. Birinchidan, yuqori o'lchamli ma'lumotlar yoki juda katta kirish va chiqishlar to'plami bilan ishlash qiyin. Funksiyalarni ajratib olish ham qiyin boʻlishi mumkin.
Chuqur oʻrganish bu muammolarni hal qiladi. Bu mashinani o'rganishning maxsus turi. Bu inson miyasiga o'xshash ishlay oladigan o'rganish algoritmlarini yaratishga yordam beradi. Chuqur neyron tarmoqlar va takroriy neyron tarmoqlar ba'zi chuqur o'rganish arxitekturasidir. Chuqur neyron tarmoq - bu bir nechta yashirin qatlamlarga ega neyron tarmoq. Takroriy neyron tarmoqlar kirishlar ketma-ketligini qayta ishlash uchun xotiradan foydalanadi.
Neyron tarmoq va chuqur oʻrganish oʻrtasidagi farq nima?
Neyron tarmoq - bu turli xil hisoblash vazifalarini tezroq bajarish uchun inson miyasidagi neyronlarga o'xshash ishlaydigan tizim. Chuqur o'rganish - bu odamlar bilim olish uchun foydalanadigan o'rganish usuliga taqlid qiluvchi mashinani o'rganishning maxsus turi. Neyron tarmoq - bu chuqur o'rganishga erishish usuli. Boshqa tomondan, Deep Leaning - bu mashinaga tayanishning maxsus shakli. Bu neyron tarmoq va chuqur o'rganish o'rtasidagi asosiy farq
Xulosa - Neyron tarmoq va chuqur o'rganish
Neyron tarmoq va chuqur oʻrganish oʻrtasidagi farq shundaki, neyron tarmoq turli xil hisoblash vazifalarini tezroq bajarish uchun inson miyasidagi neyronlarga oʻxshab ishlaydi, chuqur oʻrganish esa odamlarning qoʻlga kiritish uchun foydalanadigan oʻrganish usuliga taqlid qiluvchi mashinani oʻrganishning maxsus turidir. bilim.
