Νευρωνικά Δίκτυα vs. Deep Learning: Σε τι διαφέρουν;

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει αναπόσπαστο μέρος της καθημερινότητάς μας στον σημερινό κόσμο που βασίζεται στην τεχνολογία. Αν και μερικοί άνθρωποι χρησιμοποιούν εναλλακτικά τα νευρωνικά δίκτυα και τη βαθιά μάθηση, οι εξελίξεις, οι δυνατότητες και οι εφαρμογές τους ποικίλλουν.

Τι είναι λοιπόν τα νευρωνικά δίκτυα και τα μοντέλα βαθιάς μάθησης και πώς διαφέρουν;

Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα;

Τα νευρωνικά δίκτυα, γνωστά και ως νευρωνικά δίκτυα, διαμορφώνονται σύμφωνα με τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Αναλύουν πολύπλοκα δεδομένα, ολοκληρώνουν μαθηματικές πράξεις, αναζητούν μοτίβα και χρησιμοποιούν τις πληροφορίες που συγκεντρώνονται για να κάνουν προβλέψεις και ταξινομήσεις. Και ακριβώς όπως ο εγκέφαλος, τα νευρωνικά δίκτυα AI έχουν μια βασική λειτουργική μονάδα γνωστή ως νευρώνας. Αυτοί οι νευρώνες, που ονομάζονται επίσης κόμβοι, μεταφέρουν πληροφορίες μέσα στο δίκτυο.

Ένα βασικό νευρωνικό δίκτυο έχει διασυνδεδεμένους κόμβους στα επίπεδα εισόδου, κρυφής και εξόδου. Το επίπεδο εισόδου επεξεργάζεται και αναλύει πληροφορίες πριν τις στείλει στο επόμενο επίπεδο.

Το κρυφό επίπεδο λαμβάνει δεδομένα από το επίπεδο εισόδου ή άλλα κρυφά επίπεδα. Στη συνέχεια, το κρυφό επίπεδο επεξεργάζεται περαιτέρω και αναλύει τα δεδομένα εφαρμόζοντας ένα σύνολο μαθηματικών πράξεων για να μετασχηματίσει και να εξάγει σχετικά χαρακτηριστικά από τα δεδομένα εισόδου.

Είναι το επίπεδο εξόδου που παρέχει τις τελικές πληροφορίες χρησιμοποιώντας τα εξαγόμενα χαρακτηριστικά. Αυτό το επίπεδο μπορεί να έχει έναν ή περισσότερους κόμβους, ανάλογα με τον τύπο συλλογής δεδομένων. Για δυαδική ταξινόμηση — ένα πρόβλημα ναι/όχι — η έξοδος θα έχει έναν κόμβο που θα παρουσιάζει αποτέλεσμα 1 ή 0.

Υπάρχουν διάφοροι τύποι νευρωνικών δικτύων AI.

1. Νευρωνικό Δίκτυο FeedForward

Τα νευρωνικά δίκτυα κίνησης, που χρησιμοποιούνται κυρίως για την αναγνώριση προσώπου, μεταφέρουν πληροφορίες προς μία κατεύθυνση. Αυτό σημαίνει ότι κάθε κόμβος σε ένα επίπεδο συνδέεται με κάθε κόμβο στο επόμενο επίπεδο, με πληροφορίες να ρέουν μονής κατεύθυνσης μέχρι να φτάσουν στον κόμβο εξόδου. Αυτός είναι ένας από τους απλούστερους τύπους νευρωνικών δικτύων.

2. Επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο

Αυτή η μορφή νευρωνικού δικτύου βοηθά στη θεωρητική μάθηση. Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για διαδοχικά δεδομένα, όπως η φυσική γλώσσα και ο ήχος. Χρησιμοποιούνται επίσης για εφαρμογές μετατροπής κειμένου σε ομιλία για Android και iPhone. Και σε αντίθεση με τα νευρωνικά δίκτυα ανατροφοδότησης που επεξεργάζονται πληροφορίες προς μία κατεύθυνση, τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούν δεδομένα από τον νευρώνα επεξεργασίας και τα στέλνουν πίσω στο δίκτυο.

Αυτή η επιλογή επιστροφής είναι κρίσιμη για περιόδους που το σύστημα δημοσιεύει λανθασμένες προβλέψεις. Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να προσπαθήσουν να βρουν τον λόγο για λανθασμένα αποτελέσματα και να προσαρμόσουν ανάλογα.

3. Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο

Τα παραδοσιακά νευρωνικά δίκτυα έχουν σχεδιαστεί για να επεξεργάζονται εισόδους σταθερού μεγέθους, αλλά συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) μπορούν να επεξεργάζονται δεδομένα διαφορετικών διαστάσεων. Τα CNN είναι ιδανικά για την ταξινόμηση οπτικών δεδομένων όπως εικόνες και βίντεο διαφορετικών αναλύσεων και αναλογιών. Είναι επίσης πολύ χρήσιμα για εφαρμογές αναγνώρισης εικόνων.

4. Αποσυνελικτικό νευρωνικό δίκτυο

Αυτό το νευρωνικό δίκτυο είναι επίσης γνωστό ως μεταφερόμενο συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο. Είναι το αντίθετο ενός συνελικτικού δικτύου.

Σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο, οι εικόνες εισόδου επεξεργάζονται μέσω συνελικτικών επιπέδων για την εξαγωγή σημαντικών χαρακτηριστικών. Αυτή η έξοδος επεξεργάζεται στη συνέχεια μέσω μιας σειράς συνδεδεμένων επιπέδων, τα οποία πραγματοποιούν ταξινόμηση—αναθέτοντας ένα όνομα ή μια ετικέτα σε μια εικόνα εισόδου με βάση τα χαρακτηριστικά της. Αυτό είναι χρήσιμο για την αναγνώριση αντικειμένων και την τμηματοποίηση εικόνας.

Ωστόσο, σε ένα αποσυνελικτικό νευρωνικό δίκτυο, ο χάρτης χαρακτηριστικών που ήταν προηγουμένως έξοδος γίνεται η είσοδος. Αυτός ο χάρτης χαρακτηριστικών είναι ένας τρισδιάστατος πίνακας τιμών και δεν είναι τυλιγμένος για να σχηματίσει την αρχική εικόνα με αυξημένη χωρική ανάλυση.

5. Αρθρωτό Νευρωνικό Δίκτυο

Αυτό το νευρωνικό δίκτυο συνδυάζει διασυνδεδεμένες μονάδες, καθεμία από τις οποίες εκτελεί μια συγκεκριμένη υποεργασία. Κάθε ενότητα σε ένα αρθρωτό δίκτυο αποτελείται από ένα νευρωνικό δίκτυο που έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίσει μια δευτερεύουσα εργασία όπως η αναγνώριση ομιλίας ή η μετάφραση γλώσσας.

Τα αρθρωτά νευρωνικά δίκτυα είναι προσαρμόσιμα και χρήσιμα για το χειρισμό εισόδου με ευρέως ποικίλα δεδομένα.

Τι είναι η βαθιά μάθηση;

Η βαθιά μάθηση, μια υποκατηγορία της μηχανικής μάθησης, περιλαμβάνει την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων ώστε να μαθαίνουν αυτόματα και να εξελίσσονται ανεξάρτητα χωρίς να είναι προγραμματισμένα να το κάνουν.

Είναι η βαθιά μάθηση τεχνητή νοημοσύνη; Ναί. Είναι η κινητήρια δύναμη πίσω από πολλές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και υπηρεσίες αυτοματισμού, βοηθώντας τους χρήστες να εκτελούν εργασίες με μικρή ανθρώπινη παρέμβαση. Το ChatGPT είναι μία από αυτές τις εφαρμογές AI με πολλές πρακτικές χρήσεις.

Υπάρχουν πολλά κρυφά επίπεδα μεταξύ των επιπέδων εισόδου και εξόδου της βαθιάς μάθησης. Αυτό επιτρέπει στο δίκτυο να εκτελεί εξαιρετικά πολύπλοκες λειτουργίες και να μαθαίνει συνεχώς καθώς οι αναπαραστάσεις δεδομένων περνούν μέσα από τα επίπεδα.

Η βαθιά μάθηση έχει εφαρμοστεί στην αναγνώριση εικόνων, την αναγνώριση ομιλίας, τη σύνθεση βίντεο και τις ανακαλύψεις φαρμάκων. Επιπλέον, έχει εφαρμοστεί σε πολύπλοκες δημιουργίες, όπως τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, τα οποία χρησιμοποιούν αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για να αναγνωρίζουν τα εμπόδια και να περιηγούνται τέλεια γύρω τους.

Πρέπει να τροφοδοτήσετε μεγάλες ποσότητες δεδομένων με ετικέτα στο δίκτυο για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης. Αυτό συμβαίνει όταν συμβαίνει backpropagation: προσαρμογή των βαρών και των προκαταλήψεων των νευρώνων του δικτύου έως ότου μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια την έξοδο για νέα δεδομένα εισόδου.

Νευρωνικά Δίκτυα vs. Βαθιά μάθηση: Εξήγηση των διαφορών

Τα νευρωνικά δίκτυα και τα μοντέλα βαθιάς μάθησης είναι υποσύνολα της μηχανικής μάθησης. Ωστόσο, διαφέρουν με διάφορους τρόπους.

Επίπεδα

Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται συνήθως από ένα επίπεδο εισόδου, κρυφού και εξόδου. Εν τω μεταξύ, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης περιλαμβάνουν πολλά επίπεδα νευρωνικών δικτύων.

Πεδίο εφαρμογής

Αν και τα μοντέλα βαθιάς μάθησης ενσωματώνουν νευρωνικά δίκτυα, παραμένουν μια έννοια διαφορετική από τα νευρωνικά δίκτυα. Οι εφαρμογές των νευρωνικών δικτύων περιλαμβάνουν την αναγνώριση προτύπων, την αναγνώριση προσώπου, τη μηχανική μετάφραση και την αναγνώριση ακολουθιών.

Εν τω μεταξύ, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δίκτυα βαθιάς εκμάθησης για διαχείριση σχέσεων με τους πελάτες, επεξεργασία ομιλίας και γλώσσας, αποκατάσταση εικόνας, ανακάλυψη φαρμάκων και πολλά άλλα.

Εξαγωγή Χαρακτηριστικών

Τα νευρωνικά δίκτυα απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση, καθώς οι μηχανικοί πρέπει να καθορίσουν χειροκίνητα την ιεραρχία των χαρακτηριστικών. Ωστόσο, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης μπορούν να προσδιορίσουν αυτόματα την ιεραρχία των χαρακτηριστικών χρησιμοποιώντας επισημασμένα σύνολα δεδομένων και μη δομημένα ακατέργαστα δεδομένα.

Εκτέλεση

Τα νευρωνικά δίκτυα χρειάζονται λιγότερο χρόνο για να εκπαιδευτούν, αλλά διαθέτουν χαμηλότερη ακρίβεια σε σύγκριση με τη βαθιά εκμάθηση. Η βαθιά μάθηση είναι πιο περίπλοκη. Επίσης, τα νευρωνικά δίκτυα είναι γνωστό ότι ερμηνεύουν άσχημα τις εργασίες παρά τη γρήγορη ολοκλήρωση.

Υπολογισμός

Η βαθιά μάθηση είναι ένα πολύπλοκο νευρωνικό δίκτυο που μπορεί να ταξινομήσει και να ερμηνεύσει ακατέργαστα δεδομένα με μικρή ανθρώπινη παρέμβαση, αλλά απαιτεί περισσότερους υπολογιστικούς πόρους. Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ένα απλούστερο υποσύνολο μηχανικής μάθησης που μπορεί να εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας μικρότερα σύνολα δεδομένων με λιγότερους υπολογιστικούς πόρους, αλλά η ικανότητά τους να επεξεργάζονται πολύπλοκα δεδομένα είναι περιορισμένη.

Τα νευρωνικά δίκτυα δεν είναι το ίδιο με τη βαθιά μάθηση

Αν και χρησιμοποιούνται εναλλακτικά, τα νευρωνικά και βαθιά δίκτυα μάθησης είναι διαφορετικά. Έχουν διαφορετικές μεθόδους εκπαίδευσης και βαθμούς ακρίβειας. Ωστόσο, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης είναι πιο προηγμένα και παράγουν αποτελέσματα με μεγαλύτερη ακρίβεια, καθώς μπορούν να μάθουν ανεξάρτητα με μικρή ανθρώπινη παρέμβαση.