Het belangrijkste verschil tussen neuraal netwerk en deep learning is dat het neurale netwerk vergelijkbaar is met neuronen in het menselijk brein om verschillende rekentaken sneller uit te voeren, terwijl deep learning een speciaal type machine learning is dat de leerbenadering imiteert die mensen gebruiken om kennis opdoen.
Neuraal netwerk helpt bij het bouwen van voorspellende modellen om complexe problemen op te lossen. Aan de andere kant is deep learning een onderdeel van machine learning. Het helpt bij het ontwikkelen van spraakherkenning, beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking, aanbevelingssystemen, bio-informatica en nog veel meer. Neural Network is een methode om deep learning te implementeren.
Wat is een neuraal netwerk?
Biologische neuronen zijn de inspiratie voor neurale netwerken. Er zijn miljoenen neuronen in het menselijk brein en het informatieproces gaat van het ene neuron naar het andere. Neurale netwerken gebruiken dit scenario. Ze creëren een computermodel dat lijkt op een brein. Het kan rekenkundige complexe taken sneller uitvoeren dan een gewoon systeem.
Figuur 01: Blokdiagram neuraal netwerk
In een neuraal netwerk maken de knooppunten verbinding met elkaar. Elke verbinding heeft een gewicht. Als de invoer naar de knooppunten x1, x2, x3, … is en de bijbehorende gewichten w1, w2, w3, … zijn, dan is de netto-invoer (y)
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Na het toepassen van de netto-invoer op de activeringsfunctie, geeft het de uitvoer. De activeringsfunctie kan een lineaire of sigmoïde functie zijn.
Y=F(y)
Als deze output afwijkt van de gewenste output, wordt het gewicht opnieuw aangepast en dit proces gaat door totdat de gewenste output wordt bereikt. Dit bijwerkgewicht gebeurt volgens het backpropagation-algoritme.
Er zijn twee neurale netwerktopologieën die feedforward en feedback worden genoemd. De feedforward-netwerken hebben geen feedbacklus. Met andere woorden, de signalen stromen alleen van ingang naar uitgang. Feedforward-netwerken splitsen zich verder op in neurale netwerken met een enkele laag en meerdere lagen.
Netwerktypen
In enkellaagse netwerken maakt de invoerlaag verbinding met de uitvoerlaag. Meerlagig neuraal netwerk heeft meer lagen tussen de invoerlaag en de uitvoerlaag. Die lagen worden de verborgen lagen genoemd. Het andere netwerktype, de feedbacknetwerken, heeft feedbackpaden. Bovendien is er een mogelijkheid om informatie aan beide kanten door te geven.
Figuur 02: Meerlagig neuraal netwerk
Een neuraal netwerk leert door de gewichten van de verbinding tussen de knooppunten te wijzigen. Er zijn drie leertypen, zoals begeleid leren, niet-gesuperviseerd leren en versterkend leren. Bij gesuperviseerd leren zal het netwerk een outputvector leveren volgens de inputvector. Deze uitgangsvector wordt vergeleken met de gewenste uitgangsvector. Als er een verschil is, worden de gewichten aangepast. Deze processen gaan door totdat de werkelijke uitvoer overeenkomt met de gewenste uitvoer.
Bij leren zonder toezicht identificeert het netwerk zelf de patronen en kenmerken van invoergegevens en relaties voor invoergegevens. In dit leren combineren invoervectoren van vergelijkbare typen om clusters te creëren. Wanneer het netwerk een nieuw invoerpatroon krijgt, geeft het de uitvoer met de klasse waartoe dat invoerpatroon behoort. Het versterkende leren accepteert enige feedback van de omgeving. Vervolgens verandert het netwerk de gewichten. Dat zijn de methoden om een neuraal netwerk te trainen. Over het algemeen helpen neurale netwerken bij het oplossen van verschillende problemen met patroonherkenning.
Wat is Deep Learning?
Vóór deep learning is het belangrijk om machine learning te bespreken. Het geeft een computer de mogelijkheid om te leren zonder expliciet te programmeren. Met andere woorden, het helpt om zelflerende algoritmen te creëren om gegevens te analyseren en patronen te herkennen om beslissingen te nemen. Maar er zijn enkele beperkingen aan algemeen machine learning. Ten eerste is het moeilijk om te werken met hoogdimensionale gegevens of een extreem grote verzameling in- en uitgangen. Het kan ook moeilijk zijn om functie-extractie uit te voeren.
Deep learning lost deze problemen op. Het is een speciale vorm van machine learning. Het helpt bij het bouwen van leeralgoritmen die vergelijkbaar zijn met het menselijk brein. Diepe neurale netwerken en terugkerende neurale netwerken zijn enkele deep learning-architecturen. Een diep neuraal netwerk is een neuraal netwerk met meerdere verborgen lagen. Terugkerende neurale netwerken gebruiken geheugen om reeksen invoer te verwerken.
Wat is het verschil tussen neuraal netwerk en diep leren?
Een neuraal netwerk is een systeem dat vergelijkbaar is met neuronen in het menselijk brein om verschillende rekentaken sneller uit te voeren. Deep learning is een speciaal type machine learning dat de leerbenadering imiteert die mensen gebruiken om kennis op te doen. Neural Network is een methode om deep learning te bereiken. Anderzijds is Deep Leaning een bijzondere vorm van Machine Leaning. Dit is het belangrijkste verschil tussen neuraal netwerk en deep learning
Samenvatting – Neural Network vs Deep Learning
Het verschil tussen neuraal netwerk en deep learning is dat het neurale netwerk vergelijkbaar is met neuronen in het menselijk brein om verschillende rekentaken sneller uit te voeren, terwijl deep learning een speciaal type machine learning is dat de leerbenadering imiteert die mensen gebruiken om te winnen kennis.
