Sinir ağı ile derin öğrenme arasındaki temel fark, sinir ağının çeşitli hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirmek için insan beynindeki nöronlara benzer şekilde çalışması, derin öğrenme ise insanların kullandığı öğrenme yaklaşımını taklit eden özel bir makine öğrenimi türüdür. bilgi edinin.
Sinir ağı, karmaşık sorunları çözmek için tahmine dayalı modeller oluşturmaya yardımcı olur. Öte yandan, derin öğrenme, makine öğreniminin bir parçasıdır. Konuşma tanıma, görüntü tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri, biyoinformatik ve daha pek çok şeyin geliştirilmesine yardımcı olur. Sinir Ağı, derin öğrenmeyi uygulamak için bir yöntemdir.
Sinir Ağı Nedir?
Biyolojik nöronlar, sinir ağları için ilham kaynağıdır. İnsan beyninde milyonlarca nöron vardır ve bir nörondan diğerine bilgi süreci vardır. Sinir Ağları bu senaryoyu kullanır. Beyne benzer bir bilgisayar modeli yaratırlar. Hesaplamalı karmaşık görevleri normal bir sistemden daha hızlı gerçekleştirebilir.
Şekil 01: Sinir Ağı blok Şeması
Bir sinir ağında düğümler birbirine bağlanır. Her bağlantının bir ağırlığı vardır. Düğümlere girdiler x1, x2, x3, … ve karşılık gelen ağırlıklar w1, w2, w3, … olduğunda net girdi (y)olur.
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Aktivasyon fonksiyonuna net girdiyi uyguladıktan sonra çıktıyı verir. Aktivasyon fonksiyonu lineer veya sigmoid fonksiyon olabilir.
Y=F(y)
Bu çıktı istenilen çıktıdan farklı ise ağırlık tekrar ayarlanır ve bu işlem istenilen çıktı elde edilene kadar devam eder. Bu güncelleme ağırlığı geri yayılım algoritmasına göre gerçekleşir.
İleri besleme ve geri besleme adı verilen iki sinir ağı topolojisi vardır. İleri beslemeli ağların geri besleme döngüsü yoktur. Başka bir deyişle, sinyaller yalnızca girişten çıkışa akar. İleri beslemeli ağlar ayrıca tek katmanlı ve çok katmanlı sinir ağlarına bölünür.
Ağ Türleri
Tek katmanlı ağlarda, giriş katmanı çıkış katmanına bağlanır. Çok katmanlı sinir ağı, girdi katmanı ile çıktı katmanı arasında daha fazla katmana sahiptir. Bu katmanlara gizli katmanlar denir. Geri besleme ağları olan diğer ağ türü, geri besleme yollarına sahiptir. Üstelik her iki tarafa da bilgi aktarma imkanı vardır.
Şekil 02: Çok Katmanlı Sinir Ağı
Bir sinir ağı, düğümler arasındaki bağlantının ağırlıklarını değiştirerek öğrenir. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme olmak üzere üç öğrenme türü vardır. Denetimli öğrenmede ağ, giriş vektörüne göre bir çıkış vektörü sağlayacaktır. Bu çıktı vektörü, istenen çıktı vektörü ile karşılaştırılır. Bir fark varsa, ağırlıklar değişecektir. Bu işlemler, gerçek çıktı istenen çıktı ile eşleşene kadar devam eder.
Denetimsiz öğrenmede, ağ, girdi verilerinden kalıpları ve özellikleri ve girdi verilerinin ilişkisini kendi başına tanımlar. Bu öğrenmede, benzer türdeki girdi vektörleri kümeler oluşturmak için birleşir. Ağ yeni bir girdi kalıbı aldığında, bu girdi kalıbının ait olduğu sınıfı belirten çıktıyı verecektir. Takviyeli öğrenme, çevreden bazı geri bildirimleri kabul eder. Ardından ağ ağırlıkları değiştirir. Bunlar bir sinir ağını eğitme yöntemleridir. Genel olarak, sinir ağları çeşitli örüntü tanıma sorunlarının çözülmesine yardımcı olur.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenmeden önce, makine öğrenimini tartışmak önemlidir. Bir bilgisayara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği verir. Başka bir deyişle, verileri analiz etmek ve karar vermek için kalıpları tanımak için kendi kendine öğrenen algoritmalar oluşturmaya yardımcı olur. Ancak, genel makine öğrenmesinin bazı sınırlamaları vardır. İlk olarak, yüksek boyutlu verilerle veya çok büyük girdi ve çıktılarla çalışmak zordur. Özellik çıkarma yapmak da zor olabilir.
Derin öğrenme bu sorunları çözer. Makine öğreniminin özel bir türüdür. İnsan beynine benzer şekilde çalışabilen öğrenme algoritmaları oluşturmaya yardımcı olur. Derin sinir ağları ve tekrarlayan sinir ağları, bazı derin öğrenme mimarileridir. Derin bir sinir ağı, birden çok gizli katmana sahip bir Sinir ağıdır. Tekrarlayan sinir ağları, girdi dizilerini işlemek için belleği kullanır.
Sinir Ağı ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark Nedir?
Sinir Ağı, çeşitli hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirmek için insan beynindeki nöronlara benzer şekilde çalışan bir sistemdir. Derin öğrenme, insanların bilgi edinmek için kullandığı öğrenme yaklaşımını taklit eden özel bir makine öğrenimi türüdür. Sinir Ağı, derin öğrenmeye ulaşmanın bir yöntemidir. Öte yandan, Derin Eğilme, Makine Eğilimi'nin özel bir şeklidir. Sinir ağı ile derin öğrenme arasındaki temel fark budur
Özet – Sinir Ağı ve Derin Öğrenme
Sinir ağı ve derin öğrenme arasındaki fark, sinir ağının çeşitli hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirmek için insan beynindeki nöronlara benzer şekilde çalışması, derin öğrenme ise insanların kazanmak için kullandığı öğrenme yaklaşımını taklit eden özel bir makine öğrenimi türüdür. bilgi.
