Neyron şəbəkə ilə dərin öyrənmə arasındakı əsas fərq ondan ibarətdir ki, neyron şəbəkəsi müxtəlif hesablama tapşırıqlarını daha sürətli yerinə yetirmək üçün insan beynindəki neyronlara bənzər fəaliyyət göstərir, dərin öyrənmə isə insanların istifadə etdiyi öyrənmə yanaşmasını təqlid edən xüsusi bir maşın öyrənməsi növüdür. bilik əldə edin.
Neyron şəbəkə mürəkkəb problemləri həll etmək üçün proqnozlaşdırıcı modellər yaratmağa kömək edir. Digər tərəfdən, dərin öyrənmə maşın öyrənməsinin bir hissəsidir. O, nitqin tanınması, təsvirin tanınması, təbii dilin işlənməsi, tövsiyə sistemləri, bioinformatika və daha çox şeylərin inkişafına kömək edir. Neyron Şəbəkə dərin öyrənməni həyata keçirmək üçün bir üsuldur.
Neyron Şəbəkə nədir?
Bioloji neyronlar neyron şəbəkələri üçün ilham mənbəyidir. İnsan beynində milyonlarla neyron var və bir neyrondan digərinə məlumat prosesi gedir. Neyron şəbəkələri bu ssenaridən istifadə edir. Onlar beyinə bənzər kompüter modelini yaradırlar. O, mürəkkəb hesablama işlərini adi sistemdən daha sürətli yerinə yetirə bilər.
Şəkil 01: Neyron Şəbəkə Blok Diaqramı
Neyron şəbəkədə qovşaqlar bir-birinə bağlanır. Hər bir əlaqənin çəkisi var. Düyünlərə girişlər x1, x2, x3, … və müvafiq çəkilər w1, w2, w3, … olduqda, xalis giriş (y)olur.
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Aktivləşdirmə funksiyasına xalis girişi tətbiq etdikdən sonra çıxışı verir. Aktivləşdirmə funksiyası xətti və ya sigmoid funksiyası ola bilər.
Y=F(y)
Əgər bu çıxış istənilən məhsuldan fərqlidirsə, çəki yenidən tənzimlənir və bu proses istənilən məhsul əldə olunana qədər davam edir. Bu yenilənmə çəkisi geri yayılma alqoritminə uyğun olaraq baş verir.
İrəli ötürmə və əks əlaqə adlı iki neyron şəbəkə topologiyası var. İrəli ötürücü şəbəkələrdə əks əlaqə yoxdur. Başqa sözlə, siqnallar yalnız girişdən çıxışa axır. İrəli ötürmə şəbəkələri daha sonra tək qat və çox qatlı neyron şəbəkələrə bölünür.
Şəbəkə Növləri
Bir qatlı şəbəkələrdə giriş qatı çıxış qatına qoşulur. Çox qatlı neyron şəbəkəsi giriş qatı ilə çıxış təbəqəsi arasında daha çox təbəqəyə malikdir. Həmin təbəqələrə gizli təbəqələr deyilir. Əlaqə şəbəkələri olan digər şəbəkə növü əks əlaqə yollarına malikdir. Üstəlik, hər iki tərəfə məlumat ötürmək imkanı var.
Şəkil 02: Çoxlaylı Neyron Şəbəkə
Neyroşəbəkə qovşaqlar arasındakı əlaqənin çəkilərini dəyişdirərək öyrənir. Nəzarətli öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə və gücləndirici öyrənmə kimi üç öyrənmə növü var. Nəzarət olunan öyrənmədə şəbəkə giriş vektoruna uyğun çıxış vektoru təmin edəcək. Bu çıxış vektoru istənilən çıxış vektoru ilə müqayisə edilir. Əgər fərq varsa, çəkilər dəyişəcək. Bu proseslər faktiki çıxış istənilən nəticəyə uyğun gələnə qədər davam edir.
Nəzarətsiz öyrənmədə şəbəkə daxilolma məlumatlarından nümunələri və xüsusiyyətləri və giriş məlumatları ilə əlaqəni özü müəyyən edir. Bu öyrənmədə oxşar tipli giriş vektorları birləşərək klasterlər yaradır. Şəbəkə yeni bir giriş nümunəsi aldıqda, həmin giriş nümunəsinin aid olduğu sinfi göstərən çıxışı verəcəkdir. Möhkəmləndirici öyrənmə ətraf mühitdən bəzi rəyləri qəbul edir. Sonra şəbəkə çəkiləri dəyişir. Bunlar neyron şəbəkəsini öyrətmək üsullarıdır. Ümumilikdə, neyron şəbəkələr müxtəlif nümunələrin tanınması problemlərini həll etməyə kömək edir.
Dərin Öyrənmə nədir?
Dərin öyrənmədən əvvəl maşın öyrənməsini müzakirə etmək vacibdir. Bu, kompüterə açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan öyrənmək imkanı verir. Başqa sözlə, bu, məlumatları təhlil etmək və qərar qəbul etmək üçün nümunələri tanımaq üçün öz-özünə öyrənmə alqoritmləri yaratmağa kömək edir. Ancaq ümumi maşın öyrənməsi ilə bağlı bəzi məhdudiyyətlər var. Birincisi, yüksək ölçülü verilənlər və ya çox böyük giriş və çıxışlar dəsti ilə işləmək çətindir. Xüsusiyyət çıxarmaq da çətin ola bilər.
Dərin öyrənmə bu problemləri həll edir. Bu, maşın öyrənmənin xüsusi bir növüdür. Bu, insan beyninə bənzər fəaliyyət göstərə bilən öyrənmə alqoritmlərinin qurulmasına kömək edir. Dərin neyron şəbəkələri və təkrarlanan neyron şəbəkələri bəzi dərin öyrənmə arxitekturalarıdır. Dərin neyron şəbəkəsi çoxlu gizli təbəqələri olan neyron şəbəkəsidir. Təkrarlanan neyron şəbəkələri girişlərin ardıcıllığını emal etmək üçün yaddaşdan istifadə edir.
Neyron Şəbəkə ilə Dərin Öyrənmə Arasındakı Fərq Nədir?
Neyron Şəbəkə müxtəlif hesablama işlərini daha sürətli yerinə yetirmək üçün insan beynindəki neyronlara bənzər fəaliyyət göstərən sistemdir. Dərin öyrənmə, insanların bilik əldə etmək üçün istifadə etdiyi öyrənmə yanaşmasını təqlid edən xüsusi bir maşın öyrənmə növüdür. Neyron Şəbəkə dərin öyrənməyə nail olmaq üçün bir üsuldur. Digər tərəfdən, Dərin meyl Maşın meylinin xüsusi bir formasıdır. Bu, neyron şəbəkə ilə dərin öyrənmə arasındakı əsas fərqdir
Xülasə – Neyron Şəbəkə və Dərin Öyrənmə
Neyron şəbəkə ilə dərin öyrənmə arasındakı fərq ondan ibarətdir ki, neyron şəbəkəsi müxtəlif hesablama tapşırıqlarını daha sürətli yerinə yetirmək üçün insan beynindəki neyronlara bənzər fəaliyyət göstərir, dərin öyrənmə isə insanların əldə etmək üçün istifadə etdiyi öyrənmə yanaşmasını təqlid edən xüsusi maşın öyrənməsi növüdür. bilik.
