ההבדל העיקרי בין רשת עצבית ללמידה עמוקה הוא שהרשת העצבית פועלת בדומה לנוירונים במוח האנושי כדי לבצע משימות חישוב שונות מהר יותר בעוד שלמידה עמוקה היא סוג מיוחד של למידת מכונה המחקה את גישת הלמידה שבה משתמשים בני אדם. לצבור ידע.
רשת נויראלית עוזרת לבנות מודלים חיזויים לפתרון בעיות מורכבות. מצד שני, למידה עמוקה היא חלק מלמידת מכונה. זה עוזר לפתח זיהוי דיבור, זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית, מערכות המלצות, ביואינפורמטיקה ועוד רבים. רשת עצבית היא שיטה ליישם למידה עמוקה.
מהי רשת עצבית?
נוירונים ביולוגיים הם ההשראה לרשתות עצביות. ישנם מיליוני נוירונים במוח האנושי ותהליך מידע מנוירון אחד למשנהו. רשתות עצביות משתמשות בתרחיש זה. הם יוצרים מודל ממוחשב הדומה למוח. הוא יכול לבצע משימות מורכבות חישוביות מהר יותר ממערכת רגילה.
איור 01: בלוק רשת עצבית תרשים
ברשת עצבית, הצמתים מתחברים זה לזה. לכל חיבור יש משקל. כאשר הכניסות לצמתים הן x1, x2, x3, … והמשקלים המתאימים הם w1, w2, w3, … אז הקלט נטו (y) הוא, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
לאחר החלת הקלט נטו על פונקציית ההפעלה, הוא נותן את הפלט. פונקציית ההפעלה יכולה להיות פונקציה לינארית או סיגמואידית.
Y=F(y)
אם פלט זה שונה מהפלט הרצוי, המשקל מותאם שוב ותהליך זה נמשך עד לקבלת הפלט הרצוי. משקל עדכון זה מתרחש על פי אלגוריתם ההפצה לאחור.
ישנן שתי טופולוגיות של רשתות עצביות הנקראות feedforward ומשוב. לרשתות ההזדמנויות אין לולאת משוב. במילים אחרות, האותות זורמים רק מהקלט ליציאה. רשתות Feedforward מתחלקות עוד יותר לשכבה אחת ולרשתות עצביות רב-שכבתיות.
סוגי רשת
ברשתות יחידה, שכבת הקלט מתחברת לשכבת הפלט. לרשת עצבית רב-שכבתית יש יותר שכבות בין שכבת הקלט לשכבת הפלט. שכבות אלו נקראות השכבות הנסתרות. לסוג הרשת השני שהוא רשתות המשוב יש נתיבי משוב. יתרה מכך, ישנה אפשרות להעביר מידע לשני הצדדים.
איור 02: רשת עצבית רב-שכבתית
רשת עצבית לומדת על ידי שינוי משקלי החיבור בין הצמתים. ישנם שלושה סוגי למידה, כגון למידה בפיקוח, למידה ללא פיקוח ולמידת חיזוק. בלמידה מפוקחת, הרשת תספק וקטור פלט לפי וקטור הקלט. וקטור פלט זה מושווה לווקטור הפלט הרצוי. אם יש הבדל, המשקולות ישתנו. תהליכים אלה נמשכים עד שהפלט בפועל תואם לפלט הרצוי.
בלמידה ללא פיקוח, הרשת מזהה את הדפוסים והתכונות מנתוני קלט ויחס לנתוני קלט בעצמה. בלמידה זו, וקטורי קלט מסוגים דומים משתלבים ליצירת אשכולות. כאשר הרשת מקבלת דפוס קלט חדש, היא תיתן את הפלט המציין את המחלקה שאליה שייך דפוס הקלט הזה.למידת החיזוק מקבלת משוב מסוים מהסביבה. ואז הרשת משנה את המשקולות. אלו השיטות לאימון רשת עצבית. בסך הכל, רשתות עצביות עוזרות לפתור בעיות שונות של זיהוי תבניות.
מה זה למידה עמוקה?
לפני למידה עמוקה, חשוב לדון בלמידת מכונה. זה נותן את היכולת למחשב ללמוד ללא תכנות מפורש. במילים אחרות, זה עוזר ליצור אלגוריתמים ללמידה עצמית כדי לנתח נתונים ולזהות דפוסים לקבלת החלטות. אבל, יש כמה מגבלות זה למידת מכונה כללית. ראשית, קשה לעבוד עם נתונים ממדיים גבוהים או סט גדול במיוחד של תשומות ויציאות. זה עשוי להיות גם קשה לבצע חילוץ תכונות.
למידה עמוקה פותרת את הבעיות האלה. זהו סוג מיוחד של למידת מכונה. זה עוזר לבנות אלגוריתמי למידה שיכולים לתפקד בדומה למוח האנושי. רשתות עצביות עמוקות ורשתות עצביות חוזרות הן כמה ארכיטקטורות למידה עמוקה.רשת עצבית עמוקה היא רשת עצבית עם מספר רבדים נסתרים. רשתות עצביות חוזרות משתמשות בזיכרון כדי לעבד רצפים של כניסות.
מה ההבדל בין רשת עצבית ללמידה עמוקה?
A Neural Network היא מערכת הפועלת בדומה לנוירונים במוח האנושי כדי לבצע משימות חישוב שונות מהר יותר. למידה עמוקה היא סוג מיוחד של למידת מכונה המחקה את גישת הלמידה שבה משתמשים בני אדם כדי להשיג ידע. רשת עצבית היא שיטה להשגת למידה עמוקה. מצד שני, Deep Leaning היא צורה מיוחדת של Machine Leaning. זה ההבדל העיקרי בין רשת עצבית ללמידה עמוקה
סיכום – רשת עצבית לעומת למידה עמוקה
ההבדל בין רשת עצבית ללמידה עמוקה הוא שרשת עצבים פועלת בדומה לנוירונים במוח האנושי כדי לבצע משימות חישוב שונות מהר יותר, בעוד למידה עמוקה היא סוג מיוחד של למידת מכונה המחקה את גישת הלמידה שבה משתמשים בני אדם. יֶדַע.
