La differenza fondamentale tra la rete neurale e l'apprendimento profondo è che la rete neurale opera in modo simile ai neuroni nel cervello umano per eseguire varie attività di calcolo più velocemente mentre l'apprendimento profondo è un tipo speciale di apprendimento automatico che imita l'approccio di apprendimento utilizzato dagli esseri umani acquisire conoscenze.
La rete neurale aiuta a costruire modelli predittivi per risolvere problemi complessi. D' altra parte, il deep learning fa parte del machine learning. Aiuta a sviluppare il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di raccomandazione, la bioinformatica e molti altri. La rete neurale è un metodo per implementare il deep learning.
Cos'è la rete neurale?
I neuroni biologici sono l'ispirazione per le reti neurali. Ci sono milioni di neuroni nel cervello umano e il processo di informazione da un neurone all' altro. Le reti neurali utilizzano questo scenario. Creano un modello al computer simile a un cervello. Può eseguire compiti complessi di calcolo più velocemente di un normale sistema.
Figura 01: Diagramma a blocchi della rete neurale
In una rete neurale, i nodi si connettono tra loro. Ogni connessione ha un peso. Quando gli input ai nodi sono x1, x2, x3, … e i pesi corrispondenti sono w1, w2, w3, … allora l'input netto (y) è, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Dopo aver applicato l'input di rete alla funzione di attivazione, fornisce l'output. La funzione di attivazione può essere lineare o sigmoidea.
Y=F(y)
Se questa uscita è diversa da quella desiderata, il peso viene regolato di nuovo e questo processo continua fino a ottenere l'uscita desiderata. Questo peso di aggiornamento avviene in base all'algoritmo di backpropagation.
Ci sono due topologie di rete neurale chiamate feedforward e feedback. Le reti feedforward non hanno un ciclo di feedback. In altre parole, i segnali fluiscono solo dall'ingresso all'uscita. Le reti feedforward si dividono ulteriormente in reti neurali a livello singolo e multistrato.
Tipi di rete
Nelle reti a strato singolo, il livello di input si collega al livello di output. La rete neurale multistrato ha più livelli tra il livello di input e il livello di output. Questi livelli sono chiamati livelli nascosti. L' altro tipo di rete, ovvero le reti di feedback, ha percorsi di feedback. Inoltre, c'è la possibilità di trasmettere informazioni a entrambe le parti.
Figura 02: Rete neurale multistrato
Una rete neurale apprende modificando i pesi della connessione tra i nodi. Esistono tre tipi di apprendimento, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. Nell'apprendimento supervisionato, la rete fornirà un vettore di output in base al vettore di input. Questo vettore di output viene confrontato con il vettore di output desiderato. Se c'è una differenza, i pesi verranno modificati. Questo processo continua finché l'output effettivo non corrisponde all'output desiderato.
Nell'apprendimento non supervisionato, la rete identifica i modelli e le caratteristiche dai dati di input e la relazione per i dati di input da sola. In questo apprendimento, vettori di input di tipo simile si combinano per creare cluster. Quando la rete ottiene un nuovo modello di input, fornirà l'output specificando la classe a cui appartiene quel modello di input. L'apprendimento per rinforzo accetta alcuni feedback dall'ambiente. Quindi la rete cambia i pesi. Questi sono i metodi per addestrare una rete neurale. Nel complesso, le reti neurali aiutano a risolvere vari problemi di riconoscimento di schemi.
Cos'è il Deep Learning?
Prima del deep learning, è importante discutere dell'apprendimento automatico. Dà la capacità di un computer di apprendere senza programmato esplicitamente. In altre parole, aiuta a creare algoritmi di autoapprendimento per analizzare i dati e riconoscere i modelli per prendere decisioni. Ma ci sono alcune limitazioni nell'apprendimento automatico generale. In primo luogo, è difficile lavorare con dati dimensionali elevati o un insieme estremamente ampio di input e output. Potrebbe anche essere difficile eseguire l'estrazione delle funzionalità.
Il deep learning risolve questi problemi. È un tipo speciale di apprendimento automatico. Aiuta a costruire algoritmi di apprendimento che possono funzionare in modo simile al cervello umano. Le reti neurali profonde e le reti neurali ricorrenti sono alcune architetture di deep learning. Una rete neurale profonda è una rete neurale con più livelli nascosti. Le reti neurali ricorrenti utilizzano la memoria per elaborare sequenze di input.
Qual è la differenza tra rete neurale e apprendimento profondo?
Una rete neurale è un sistema che opera in modo simile ai neuroni nel cervello umano per eseguire varie attività di calcolo più velocemente. Il deep learning è un tipo speciale di machine learning che imita l'approccio di apprendimento utilizzato dagli esseri umani per acquisire conoscenze. La rete neurale è un metodo per raggiungere il deep learning. D' altra parte, Deep Leaning è una forma speciale di Machine Leaning. Questa è la principale differenza tra rete neurale e deep learning
Riepilogo – Rete neurale vs apprendimento profondo
La differenza tra rete neurale e apprendimento profondo è che la rete neurale opera in modo simile ai neuroni nel cervello umano per eseguire varie attività di calcolo più velocemente mentre il deep learning è un tipo speciale di apprendimento automatico che imita l'approccio di apprendimento che gli esseri umani usano per acquisire conoscenza.
