Diferença entre rede neural e aprendizagem profunda
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o diferença chave entre rede neural e aprendizado profundo é que a rede neural opera de maneira semelhante aos neurônios no cérebro humano para executar várias tarefas de computação mais rapidamente, enquanto o aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento.
A rede neural ajuda a construir modelos preditivos para resolver problemas complexos. Por outro lado, o aprendizado profundo faz parte do aprendizado de máquina. Ajuda a desenvolver reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, bioinformática e muito mais. Rede Neural é um método para implementar aprendizado profundo.
CONTEÚDO
1. Visão geral e principais diferenças
2. O que é rede neural
3. O que é Deep Learning
4. Comparação Lado a Lado - Rede Neural vs Aprendizado Profundo em Forma Tabular
5. Resumo
O que é rede neural?
Neurônios biológicos são a inspiração para redes neurais. Existem milhões de neurônios no cérebro humano e no processo de informação de um neurônio para outro. Redes neurais usam esse cenário. Eles criam um modelo de computador semelhante a um cérebro. Ele pode executar tarefas complexas computacionais mais rapidamente do que um sistema usual.
Figura 01: Diagrama de blocos da rede neural
Em uma rede neural, os nós se conectam. Cada conexão tem um peso. Quando as entradas para os nós são x1, x2, x3,… e os pesos correspondentes são w1, w2, w3,… então a entrada líquida (y) é,
y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .
Após aplicar a entrada líquida à função de ativação, ela fornece a saída. A função de ativação pode ser linear ou sigmóide.
Y = F (y)
Se essa saída for diferente da saída desejada, o peso será ajustado novamente e esse processo continuará até obter a saída desejada. Esse peso de atualização ocorre de acordo com o algoritmo de retropropagação.
Existem duas topologias de rede neural chamadas feedforward e feedback. As redes de feedforward não têm loop de feedback. Em outras palavras, os sinais fluem apenas da entrada para a saída. As redes feedforward dividem-se ainda mais em redes neurais de camada única e multicamadas.
Tipos de rede
Nas redes de camada única, a camada de entrada se conecta à camada de saída. A rede neural multicamada possui mais camadas entre a camada de entrada e a de saída. Essas camadas são chamadas de camadas ocultas. O outro tipo de rede, que é a rede de feedback, possui caminhos de feedback. Além disso, existe a possibilidade de passar informações para ambos os lados.
Figura 02: Rede neural multicamada
Uma rede neural aprende modificando os pesos da conexão entre os nós. Existem três tipos de aprendizado, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. No aprendizado supervisionado, a rede fornecerá um vetor de saída de acordo com o vetor de entrada. Este vetor de saída é comparado com o vetor de saída desejado. Se houver uma diferença, os pesos serão modificados. Esse processo continua até que a saída real corresponda à saída desejada.
No aprendizado não supervisionado, a rede identifica os padrões e recursos dos dados de entrada e a relação dos dados de entrada por si só. Neste aprendizado, vetores de entrada de tipos semelhantes se combinam para criar clusters. Quando a rede obtém um novo padrão de entrada, fornece a saída especificando a classe à qual esse padrão de entrada pertence. O aprendizado por reforço aceita algum feedback do ambiente. Então a rede altera os pesos. Esses são os métodos para treinar uma rede neural. No geral, as redes neurais ajudam a resolver vários problemas de reconhecimento de padrões.
O que é Deep Learning?
Antes do aprendizado profundo, é importante discutir o aprendizado de máquina. Permite que um computador aprenda sem que seja programado explicitamente. Em outras palavras, ajuda a criar algoritmos de autoaprendizagem para analisar dados e reconhecer padrões para tomar decisões. Mas, existem algumas limitações é o aprendizado de máquina geral. Em primeiro lugar, é difícil trabalhar com dados de alta dimensão ou um conjunto extremamente grande de entradas e saídas. Também pode ser difícil fazer a extração de recursos.
O aprendizado profundo resolve esses problemas. É um tipo especial de aprendizado de máquina. Ajuda a criar algoritmos de aprendizado que podem funcionar de maneira semelhante ao cérebro humano. Redes neurais profundas e redes neurais recorrentes são algumas arquiteturas de aprendizado profundo. Uma rede neural profunda é uma rede neural com várias camadas ocultas. Redes neurais recorrentes usam memória para processar seqüências de entradas.
Qual é a diferença entre rede neural e aprendizado profundo?
Uma rede neural é um sistema que opera semelhante aos neurônios no cérebro humano para executar várias tarefas de computação mais rapidamente. O aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento. A Rede Neural é um método para obter aprendizado profundo. Por outro lado, a inclinação profunda é uma forma especial de inclinação automática. Essa é a principal diferença entre rede neural e aprendizado profundo
Resumo - Rede Neural vs Aprendizado Profundo
A diferença entre rede neural e aprendizado profundo é que a rede neural opera de maneira semelhante aos neurônios no cérebro humano para executar várias tarefas de computação mais rapidamente, enquanto o aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento.
Referência:
1. “O que é Deep Learning (Deep Neural Network)? - Definição de WhatIs.com. ” SearchEnterpriseAI. Disponivel aqui
2. "Aprendizado Profundo". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30 de maio de 2018. Disponível aqui
3.edurekaIN. O que é Deep Learning | Aprendizado profundo simplificado | Tutorial de aprendizagem profunda | Edureka, Edureka !, 10 de maio de 2017. Disponível aqui
Ponto 4.Tutoriais. "Blocos de construção de redes neurais artificiais". Ponto de tutoriais, 8 de janeiro de 2018. Disponível aqui
Cortesia da imagem:
1. 'Rede neural artificial' Por Geetika saini - Trabalho próprio, (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia
2. 'MultiLayerNeuralNetworkBigger english' Por MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative trabalho: - HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) via Wikimedia Commons
