Différence entre le réseau neuronal et l'apprentissage en profondeur

Le différence clé entre le réseau neuronal et l'apprentissage en profondeur est que Le réseau neural fonctionne similaire aux neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement tandis que l'apprentissage en profondeur est un type spécial d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage que les humains utilisent pour acquérir des connaissances.

Le réseau neuronal aide à créer des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes complexes. D'un autre côté, le deep l'apprentissage fait partie de l'apprentissage automatique. Il aide à développer la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, la bioinformatique et bien d'autres. Le réseau neuronal est une méthode pour mettre en œuvre l'apprentissage en profondeur.

CONTENU

1. Aperçu et différence clé
2. Qu'est-ce que le réseau neuronal
3. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur
4. Comparaison côte à côte - réseau neuronal vs apprentissage en profondeur sous forme tabulaire
5. Résumé

Qu'est-ce que le réseau neuronal?

Les neurones biologiques sont l'inspiration pour les réseaux de neurones. Il y a des millions de neurones dans le cerveau humain et le processus d'information d'un neurone à un autre. Les réseaux de neurones utilisent ce scénario. Ils créent un modèle informatique similaire à un cerveau. Il peut effectuer des tâches complexes de calcul plus rapidement qu'un système habituel.

Figure 01: Diagramme de blocs de réseau neuronal

Dans un réseau neuronal, les nœuds se connectent les uns aux autres. Chaque connexion a un poids. Lorsque les entrées des nœuds sont x1, x2, x3,… et que les poids correspondants sont W1, W2, W3,… alors l'entrée nette (y) est,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .

Après avoir appliqué l'entrée nette à la fonction d'activation, il donne la sortie. La fonction d'activation peut être la fonction linéaire ou sigmoïde.

Y = f (y)

Si cette sortie est différente de la sortie souhaitée, le poids est à nouveau ajusté et ce processus continu jusqu'à obtenir la sortie souhaitée. Ce poids de mise à jour se produit en fonction de l'algorithme de rétropropagation.

Il existe deux topologies de réseau neuron. Les réseaux à action directe n'ont pas de boucle de rétroaction. En d'autres termes, les signaux ne circulent que de l'entrée à la sortie. Les réseaux à action.

Types de réseau

Dans les réseaux de couche unique, la couche d'entrée se connecte à la couche de sortie. Le réseau neuronal multicouche a plus de couches entre la couche d'entrée et la couche de sortie. Ces couches sont appelées les couches cachées. L'autre type de réseau qui est les réseaux de rétroaction a des chemins de rétroaction. De plus, il est possible de transmettre des informations aux deux côtés.

Figure 02: Réseau neuronal multicouche

Un réseau neuronal apprend en modifiant les poids de la connexion entre les nœuds. Il existe trois types d'apprentissage, tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non surveillé et l'apprentissage du renforcement. Dans l'apprentissage supervisé, le réseau fournira un vecteur de sortie en fonction du vecteur d'entrée. Ce vecteur de sortie est comparé au vecteur de sortie souhaité. S'il y a une différence, les poids modifieront. Ces processus se poursuivent jusqu'à ce que la sortie réelle correspond à la sortie souhaitée.

Dans un apprentissage non supervisé, le réseau identifie les modèles et les fonctionnalités des données d'entrée et la relation pour les données d'entrée en soi. Dans cet apprentissage, les vecteurs d'entrée de types similaires se combinent pour créer des clusters. Lorsque le réseau obtient un nouveau modèle d'entrée, il donnera la sortie en spécifiant la classe à laquelle ce modèle d'entrée appartient. L'apprentissage du renforcement accepte des commentaires de l'environnement. Ensuite, le réseau change les poids.  Ce sont les méthodes pour former un réseau neuronal. Dans l'ensemble, les réseaux de neurones contribuent à résoudre divers problèmes de reconnaissance des modèles.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?

Avant l'apprentissage en profondeur, il est important de discuter de l'apprentissage automatique. Il donne à un ordinateur la possibilité d'apprendre sans programmer explicitement. En d'autres termes, il aide à créer des algorithmes d'auto-apprentissage pour analyser les données et reconnaître les modèles pour prendre des décisions. Mais, il y a certaines limites est un apprentissage automatique. Premièrement, il est difficile de travailler avec des données dimensionnelles élevées ou un ensemble extrêmement important d'entrées et de sorties. Il pourrait également être difficile de faire des fonctions d'extraction.

Le deep Learning résout ces problèmes. C'est un type spécial d'apprentissage automatique. Il aide à construire des algorithmes d'apprentissage qui peuvent fonctionner similaires au cerveau humain. Les réseaux de neurones profonds et les réseaux de neurones récurrents sont des architectures d'apprentissage en profondeur. Un réseau neuronal profond est un réseau de neurones avec plusieurs couches cachées. Les réseaux de neurones récurrents utilisent la mémoire pour traiter les séquences d'entrées.

Quelle est la différence entre le réseau neuronal et l'apprentissage en profondeur?

Un réseau neuronal est un système qui fonctionne similaire aux neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement. L'apprentissage en profondeur est un type spécial d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage que les humains utilisent pour acquérir des connaissances. Le réseau neuronal est une méthode pour atteindre l'apprentissage en profondeur. D'un autre côté, le penchoir profond est une forme spéciale de penchant en machine. C'est la principale différence entre le réseau neuronal et l'apprentissage en profondeur

Résumé - Réseau neuronal vs apprentissage en profondeur

La différence entre le réseau neuronal et l'apprentissage en profondeur est que le réseau neuronal fonctionne similaire aux neurones dans le cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement tandis que l'apprentissage en profondeur est un type particulier d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage que les humains utilisent pour acquérir des connaissances.

Référence:

1.«Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur (réseau neuronal profond)? - Définition de ce qui.com.”Searchenterpriseai. Disponible ici 
2."L'apprentissage en profondeur.»Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30 mai 2018. Disponible ici  
3.Edurekain. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur | Deep Learning Simplified | Tutoriel d'apprentissage en profondeur | EDUREKA, EDUREKA!, 10 mai 2017. Disponible ici   
4.Point de tutoriels. «Baisses de construction de réseaux de neurones artificiels.”Tutorials Point, 8 janvier. 2018. Disponible ici  

Image gracieuseté:

1.'Artificial Neural Network' par Geetika Saini - Propre travaux, (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia  
2.'Multi-MetnerneurNetworkbigger English' par Multi -YerneurnNetwork_english.PNG: Chrismbderivative Work: - Hellknowz ▎talk ▎enwp Talk (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia