Närvivõrke ja süvaõpet kasutatakse vaheldumisi, kuid need on erinevad.
Tehisintellektist on tänapäeva tehnoloogiapõhises maailmas saanud meie igapäevaelu lahutamatu osa. Kuigi mõned inimesed kasutavad närvivõrke ja süvaõpet vaheldumisi, on nende edusammud, funktsioonid ja rakendused erinevad.
Mis on närvivõrgud ja süvaõppe mudelid ning kuidas need erinevad?
Mis on närvivõrgud?
Närvivõrgud, tuntud ka kui närvivõrgud, on modelleeritud inimaju järgi. Nad analüüsivad keerulisi andmeid, sooritavad matemaatilisi tehteid, otsivad mustreid ning kasutavad kogutud teavet prognooside ja klassifikatsioonide tegemiseks. Ja nagu ajus, on AI närvivõrkudel põhiline funktsionaalne üksus, mida nimetatakse neuroniks. Need neuronid, mida nimetatakse ka sõlmedeks, edastavad teavet võrgus.
Põhinärvivõrgul on omavahel ühendatud sõlmed sisend-, peide- ja väljundkihtides. Sisendkiht töötleb ja analüüsib teavet enne selle järgmisele kihile saatmist.
Peidetud kiht saab andmeid sisendkihilt või muudelt peidetud kihtidelt. Seejärel töötleb ja analüüsib peidetud kiht andmeid edasi, rakendades matemaatiliste toimingute komplekti, et teisendada ja eraldada sisendandmetest asjakohased funktsioonid.
See on väljundkiht, mis edastab ekstraheeritud funktsioonide abil lõpliku teabe. Sellel kihil võib olenevalt andmekogumise tüübist olla üks või mitu sõlme. Binaarseks klassifitseerimiseks – jah/ei probleem – on väljundis üks sõlm, mis annab tulemuseks 1 või 0.
AI närvivõrke on erinevat tüüpi.
1. FeedForward närvivõrk
Enamasti näotuvastuseks kasutatavad edasisuunalised närvivõrgud edastavad teavet ühes suunas. See tähendab, et iga ühe kihi sõlm on lingitud iga järgmise kihi sõlmega, kusjuures teave liigub ühesuunaliselt, kuni see jõuab väljundsõlme. See on üks lihtsamaid närvivõrkude tüüpe.
2. Korduv närvivõrk
See närvivõrgu vorm aitab teoreetilist õppimist. Korduvaid närvivõrke kasutatakse järjestikuste andmete, näiteks loomuliku keele ja heli jaoks. Neid kasutatakse ka selleks teksti kõneks muutmise rakendused Androidile ja iPhone'id. Ja erinevalt edasisuunalistest närvivõrkudest, mis töötlevad teavet ühes suunas, kasutavad korduvad närvivõrgud rongkäigu neuroni andmeid ja saadavad need võrku tagasi.
See tagastusvalik on kriitiline juhtudel, kui süsteem avaldab valed prognoosid. Korduvad närvivõrgud võivad püüda leida valede tulemuste põhjust ja vastavalt kohandada.
3. Konvolutsiooniline närvivõrk
Traditsioonilised närvivõrgud on loodud fikseeritud suurusega sisendite töötlemiseks, kuid konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) saavad töödelda erineva suurusega andmeid. CNN-id sobivad ideaalselt visuaalsete andmete klassifitseerimiseks erineva eraldusvõime ja kuvasuhtega pilte ja videoid. Need on väga kasulikud ka pildituvastusrakenduste jaoks.
4. Dekonvolutsiooniline närvivõrk
Seda närvivõrku tuntakse ka kui transponeeritud konvolutsioonilist närvivõrku. See on konvolutsioonivõrgu vastand.
Konvolutsioonilises närvivõrgus töödeldakse sisendpilte oluliste funktsioonide eraldamiseks konvolutsioonikihtide kaudu. Seejärel töödeldakse seda väljundit ühendatud kihtide seeria kaudu, mis klassifitseerivad – määravad sisendpildile selle funktsioonide põhjal nime või sildi. See on kasulik objektide tuvastamiseks ja kujutise segmenteerimiseks.
Dekonvolutsioonilises närvivõrgus saab aga sisendiks funktsioonikaart, mis oli varem väljund. See funktsioonide kaart on kolmemõõtmeline väärtuste massiiv ja see eemaldatakse, et moodustada suurendatud ruumilise eraldusvõimega algne pilt.
5. Modulaarne närvivõrk
See närvivõrk ühendab omavahel ühendatud mooduleid, millest igaüks täidab kindlat alamülesannet. Iga moodulvõrgu moodul koosneb närvivõrgust, mis on ette nähtud alamülesannete lahendamiseks, nagu kõnetuvastus või keele tõlkimine.
Modulaarsed närvivõrgud on kohandatavad ja kasulikud väga erinevate andmetega sisendi käsitlemiseks.
Mis on süvaõpe?
Süvaõpe, masinõppe alamkategooria, hõlmab närvivõrkude koolitamist, et nad saaksid automaatselt õppida ja iseseisvalt areneda, ilma et neid oleks programmeeritud.
Kas süvaõpe on tehisintellekt? Jah. See on paljude tehisintellekti rakenduste ja automatiseerimisteenuste liikumapanev jõud, mis aitab kasutajatel täita ülesandeid vähese inimsekkumisega. ChatGPT on üks neist AI-rakendustest, millel on mitmeid praktilisi kasutusvõimalusi.
Süvaõppe sisend- ja väljundkihtide vahel on palju peidetud kihte. See võimaldab võrgul teha äärmiselt keerulisi toiminguid ja pidevalt õppida, kui andmeesitlused kihte läbivad.
Sügavat õppimist on rakendatud pildituvastuse, kõnetuvastuse, videosünteesi ja ravimite avastamisel. Lisaks on seda rakendatud keerukate loomingute puhul, nagu isejuhtivad autod, mis kasutavad takistuste tuvastamiseks ja nende ümber täiuslikult navigeerimiseks süvaõppe algoritme.
Süvaõppe mudeli koolitamiseks peate võrku söötma suures koguses märgistatud andmeid. See on siis, kui toimub tagasilevi: võrgu neuronite kaalude ja eelarvamuste kohandamine, kuni see suudab täpselt ennustada uute sisendandmete väljundit.
Närvivõrgud vs. Sügav õppimine: erinevuste selgitamine
Närvivõrgud ja süvaõppe mudelid on masinõppe alamhulgad. Need erinevad aga mitmel viisil.
Kihid
Närvivõrgud koosnevad tavaliselt sisend-, peide- ja väljundkihist. Samal ajal hõlmavad süvaõppe mudelid mitut närvivõrkude kihti.
Ulatus
Kuigi süvaõppe mudelid hõlmavad närvivõrke, jäävad need närvivõrkudest erinevaks kontseptsiooniks. Närvivõrkude rakendused hõlmavad mustrituvastust, näo tuvastamist, masintõlget ja järjestuse tuvastamist.
Samal ajal saate süvaõppevõrgustikke kasutada kliendisuhete haldamiseks, kõne ja keele töötlemiseks, kujutiste taastamiseks, ravimite avastamiseks ja muuks.
Funktsioonide väljavõtmine
Närvivõrgud nõuavad inimese sekkumist, kuna insenerid peavad funktsioonide hierarhia käsitsi määrama. Süvaõppe mudelid võivad aga automaatselt määrata funktsioonide hierarhia, kasutades märgistatud andmekogumeid ja struktureerimata toorandmeid.
Esitus
Närvivõrkude treenimine võtab vähem aega, kuid nende täpsus on väiksem kui süvaõppega; süvaõpe on keerulisem. Samuti on teada, et närvivõrgud tõlgendavad ülesandeid halvasti vaatamata kiirele täitmisele.
Arvutamine
Süvaõpe on keeruline närvivõrk, mis suudab toorandmeid vähese inimsekkumisega klassifitseerida ja tõlgendada, kuid mis nõuab rohkem arvutusressursse. Närvivõrgud on masinõppe lihtsam alamhulk, mida saab treenida väiksemate andmekogude abil, millel on vähem arvutusressursse, kuid nende võime töödelda keerulisi andmeid on piiratud.
Närvivõrgud ei ole sama, mis süvaõpe
Ehkki neid kasutatakse vaheldumisi, on närvi- ja süvaõppevõrgud erinevad. Neil on erinevad koolitusmeetodid ja täpsusaste. Sellegipoolest on süvaõppe mudelid arenenumad ja annavad suurema täpsusega tulemusi, kuna nad saavad õppida iseseisvalt ja vähese inimliku sekkumiseta.
