Với những tiến bộ trong công nghệ, chúng tôi đã khám phá ra những cách thức và phương pháp mới hơn giúp chúng tôi giải quyết các vấn đề của mình. Mặc dù công nghệ và sự phát triển liên quan đến công nghệ đã giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn, nhưng với sự ra đời của các thuật ngữ mới hơn, sự nhầm lẫn trong việc hiểu nghĩa đen của chúng và phân biệt giữa chúng đã trở thành một nhiệm vụ đầy thách thức đối với chúng ta. Kịch bản tương tự với các thuật ngữ: Học sâu và Mạng thần kinh. Chúng thường bị hiểu sai và sử dụng sai.
Học sâu và mạng thần kinh
Sự khác biệt giữa học sâu và mạng thần kinh là học sâu được định nghĩa là một mạng thần kinh sâu được tạo thành từ nhiều lớp khác nhau và mỗi lớp bao gồm nhiều nút khác nhau. Mạng thần kinh giúp bạn thực hiện nhiệm vụ của mình với độ chính xác thấp hơn, trong khi học sâu, do sự hiện diện của nhiều lớp, nhiệm vụ của bạn được hoàn thành một cách hiệu quả. Mạng Neural đòi hỏi ít thời gian hơn để đào tạo mạng vì nó ít phức tạp hơn, trong khi bạn có thể cần nhiều thời gian để đào tạo mạng học sâu của mình.
Học sâu là một tập con trong học máy cung cấp cho hệ thống khả năng hoạt động giống như não người và bắt chước các mẫu mà não của chúng ta thực hiện để đưa ra quyết định. Hệ thống học sâu học từ việc quan sát các loại và mẫu dữ liệu khác nhau và đưa ra kết luận dựa trên chúng. Học sâu là một mạng nơ-ron sâu được tạo thành từ nhiều lớp khác nhau và mỗi lớp bao gồm nhiều nút khác nhau.
Mạng nơ-ron dựa trên các thuật toán có trong não của chúng ta và giúp nó hoạt động. Mạng nơ-ron diễn giải các mẫu Số có thể có ở dạng Vectơ. Các vectơ này được dịch với sự trợ giúp của mạng nơ-ron. Công việc chính mà mạng nơ-ron thực hiện là phân loại và nhóm dữ liệu dựa trên các điểm tương đồng. Ưu điểm quan trọng nhất của mạng nơ-ron là nó có thể dễ dàng tự thích ứng với kiểu đầu ra đang thay đổi và bạn không cần phải sửa đổi nó bất cứ lúc nào dựa trên đầu vào mà bạn cung cấp.
Bảng so sánh giữa học sâu và mạng thần kinh
| Các thông số so sánh | Học kĩ càng | Mạng thần kinh |
| Sự định nghĩa | Học sâu là một tập hợp con của học máy cung cấp cho hệ thống khả năng hoạt động giống như não người và bắt chước các mẫu mà não của chúng ta thực hiện để đưa ra quyết định | Mạng nơ-ron dựa trên các thuật toán có trong não của chúng ta và giúp nó hoạt động. Mạng nơ-ron diễn giải các mẫu số có thể có ở dạng Vectơ |
| Kiến trúc | 1. Mạng nơron hợp hiến2. Mạng thần kinh tái diễn 3. Mạng được đào tạo trước không được giám sát4. Mạng nơron đệ quy | 1. Mạng nơron tái diễn2. Mạng Neural được kết nối đối xứng 3. Mạng chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu một lớp |
| Quyền lực diễn giải | Mạng học sâu giải thích nhiệm vụ của bạn với hiệu quả cao hơn. | Mạng thần kinh diễn giải nhiệm vụ của bạn với hiệu quả kém. |
| Các thành phần tham gia | PSU lớn, GPU, RAM lớn | Tế bào thần kinh, tốc độ học tập, kết nối, chức năng lan truyền, trọng lượng |
| Mất thời gian | Có thể mất rất nhiều thời gian để đào tạo mạng lưới. | Vì nó ít phức tạp hơn, thời gian cần thiết để đào tạo mạng là rất ít. |
| Màn biểu diễn | Hiệu suất cao | Hiệu năng thấp |
Học sâu là gì?
Học sâu là một tập hợp con của học máy cung cấp cho hệ thống khả năng hoạt động giống như não người và bắt chước các mẫu mà não của chúng ta thực hiện để đưa ra quyết định. Hệ thống học sâu học từ việc quan sát các loại và mẫu dữ liệu khác nhau và đưa ra kết luận dựa trên chúng. Học sâu là một mạng nơ-ron sâu được tạo thành từ nhiều lớp khác nhau và mỗi lớp bao gồm nhiều nút khác nhau.
Các thành phần khác nhau của hệ thống học sâu là một PSU lớn, GPU và RAM lớn. Do việc xây dựng mạng này khá phức tạp nên việc đào tạo mạng cần nhiều thời gian và công sức. Các kiến trúc hình thành nền tảng của Học sâu là mạng nơ-ron hợp pháp, mạng nơ-ron định kỳ, mạng được đào tạo trước không được giám sát và mạng nơ-ron đệ quy.
Mạng thần kinh là gì?
Mạng lưới thần kinh, như tên cho thấy, dựa trên hoạt động của các tế bào thần kinh có trong cơ thể con người. Hệ thống này hoạt động tương tự như một chuỗi tế bào thần kinh nhận thông tin và xử lý thông tin ở người. Mạng lưới thần kinh dựa trên các thuật toán có trong não của chúng ta (các tế bào thần kinh) và giúp nó hoạt động.
Mạng nơ-ron diễn giải các mẫu Số có thể có ở dạng Vectơ. Các vectơ này được dịch với sự trợ giúp của mạng nơ-ron. Công việc chính mà mạng nơ-ron thực hiện là phân loại và nhóm dữ liệu dựa trên các điểm tương đồng. Ưu điểm quan trọng nhất của mạng nơ-ron là nó có thể dễ dàng tự thích ứng với kiểu đầu ra đang thay đổi và bạn không cần phải sửa đổi nó bất cứ lúc nào dựa trên đầu vào mà bạn cung cấp.
Sự khác biệt chính giữa học sâu và mạng thần kinh
Sự kết luận
Có rất nhiều điểm giống nhau giữa học sâu và mạng nơ-ron, và do đó đôi khi trở thành một nhiệm vụ khó khăn để phân biệt giữa hai mạng này. Một mặt, mạng lưới thần kinh hoàn thành nhiệm vụ của chúng với sự trợ giúp của các tế bào thần kinh. Học sâu dựa trên việc quan sát một tập hợp dữ liệu nhất định và rút ra kết luận dựa trên dữ liệu đó. Việc xây dựng kiến trúc và hoạt động của các hệ thống này rất khác nhau và là điểm chính phân biệt hai hệ thống này.
