Нейрондық желі мен терең оқытудың басты айырмашылығы мынада: нейрондық желі әртүрлі есептеу тапсырмаларын жылдам орындау үшін адам миындағы нейрондарға ұқсас жұмыс істейді, ал терең оқыту – бұл адамдар қолданатын оқыту әдісіне еліктейтін машиналық оқытудың ерекше түрі. білім алу.
Нейрондық желі күрделі мәселелерді шешу үшін болжамды үлгілерді құруға көмектеседі. Екінші жағынан, терең оқыту машиналық оқытудың бір бөлігі болып табылады. Ол сөйлеуді тану, кескінді тану, табиғи тілді өңдеу, ұсыныстар жүйесін, биоинформатика және т.б. дамытуға көмектеседі. Нейрондық желі - терең оқытуды жүзеге асыру әдісі.
Нейрондық желі дегеніміз не?
Биологиялық нейрондар нейрондық желілер үшін шабыт болып табылады. Адамның миында миллиондаған нейрондар бар және бір нейроннан екіншісіне ақпарат процесі жүреді. Нейрондық желілер бұл сценарийді пайдаланады. Олар миға ұқсас компьютерлік модель жасайды. Ол қарапайым жүйеге қарағанда күрделі есептеу тапсырмаларын жылдам орындай алады.
01-сурет: Нейрондық желі блок диаграммасы
Нейрондық желіде түйіндер бір-бірімен қосылады. Әрбір қосылымның салмағы бар. Түйіндерге кірістер x1, x2, x3, … және сәйкес салмақтар w1, w2, w3, … болғанда, таза кіріс (y)болады.
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Таза кірісті белсендіру функциясына қолданғаннан кейін ол шығысты береді. Белсендіру функциясы сызықтық немесе сигма тәрізді функция болуы мүмкін.
Y=F(y)
Егер бұл шығыс қалаған шығыстан өзгеше болса, салмақ қайтадан реттеледі және бұл процесс қажетті нәтиже алынғанша жалғасады. Бұл жаңарту салмағы кері таралу алгоритміне сәйкес орындалады.
Алға жіберу және кері байланыс деп аталатын екі нейрондық желі топологиясы бар. Алдын ала жіберілетін желілерде кері байланыс жоқ. Басқаша айтқанда, сигналдар тек кірістен шығысқа өтеді. Қайта жіберу желілері бір деңгейлі және көп деңгейлі нейрондық желілерге бөлінеді.
Желі түрлері
Бір деңгейлі желілерде кіріс деңгейі шығыс деңгейге қосылады. Көп деңгейлі нейрондық желіде кіріс және шығыс деңгей арасында көбірек қабаттар болады. Бұл қабаттар жасырын қабаттар деп аталады. Кері байланыс желілері болып табылатын басқа желі түрінің кері байланыс жолдары бар. Оның үстіне ақпаратты екі жаққа да беру мүмкіндігі бар.
02-сурет: көпқабатты нейрондық желі
Нейрондық желі түйіндер арасындағы байланыс салмағын өзгерту арқылы үйренеді. Бақыланатын оқыту, бақылаусыз оқыту және күшейте оқыту сияқты үш оқыту түрі бар. Бақыланатын оқытуда желі кіріс векторына сәйкес шығыс векторын береді. Бұл шығыс векторы қажетті шығыс векторымен салыстырылады. Егер айырмашылық болса, салмақтар өзгереді. Бұл процестер нақты шығыс қажетті шығысқа сәйкес келгенше жалғасады.
Қадағаланбаған оқытуда желі кіріс деректерінен үлгілер мен мүмкіндіктерді және кіріс деректерге қатынасын өзі анықтайды. Бұл оқытуда ұқсас типтегі кіріс векторлары кластерлер жасау үшін біріктіріледі. Желі жаңа енгізу үлгісін алған кезде, ол кіріс үлгісі жататын сыныпты көрсететін шығысты береді. Оқытуды күшейту қоршаған ортадан кейбір кері байланысты қабылдайды. Содан кейін желі салмақтарды өзгертеді. Бұл нейрондық желіні оқыту әдістері. Жалпы, нейрондық желілер әртүрлі үлгіні тану мәселелерін шешуге көмектеседі.
Терең оқыту дегеніміз не?
Терең үйрену алдында машиналық оқытуды талқылау маңызды. Бұл компьютерге нақты бағдарламаланбай оқуға мүмкіндік береді. Басқаша айтқанда, ол деректерді талдау және шешім қабылдау үлгілерін тану үшін өздігінен білім алу алгоритмдерін жасауға көмектеседі. Бірақ жалпы машиналық оқытуда кейбір шектеулер бар. Біріншіден, үлкен өлшемді деректермен немесе кірістер мен шығыстардың өте үлкен жиынтығымен жұмыс істеу қиын. Функцияларды шығару да қиын болуы мүмкін.
Терең оқыту бұл мәселелерді шешеді. Бұл машиналық оқытудың ерекше түрі. Бұл адам миына ұқсас жұмыс істей алатын оқу алгоритмдерін құруға көмектеседі. Терең нейрондық желілер және қайталанатын нейрондық желілер кейбір терең оқыту архитектуралары болып табылады. Терең нейрондық желі - бірнеше жасырын қабаттары бар нейрондық желі. Қайталанатын нейрондық желілер енгізу ретін өңдеу үшін жадты пайдаланады.
Нейрондық желі мен терең оқытудың айырмашылығы неде?
Нейрондық желі - әртүрлі есептеу тапсырмаларын жылдам орындау үшін адам миындағы нейрондарға ұқсас жұмыс істейтін жүйе. Терең оқыту – адамдардың білім алу үшін қолданатын оқыту тәсіліне еліктейтін машиналық оқытудың ерекше түрі. Нейрондық желі - терең білімге қол жеткізу әдісі. Екінші жағынан, Deep Leaning - бұл машинаға сүйенудің ерекше түрі. Бұл нейрондық желі мен терең оқытудың басты айырмашылығы
Қорытынды – Нейрондық желі және терең оқыту
Нейрондық желі мен терең оқытудың айырмашылығы мынада: нейрондық желі әртүрлі есептеу тапсырмаларын жылдам орындау үшін адам миындағы нейрондарға ұқсас жұмыс істейді, ал терең оқыту – бұл адамдар үйрену үшін қолданатын оқыту әдісіне еліктейтін машиналық оқытудың ерекше түрі. білім.
