רשתות עצביות לעומת למידה עמוקה: במה הם שונים?

בינה מלאכותית הפכה לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום שלנו בעולם המונע על ידי הטכנולוגיה של היום. למרות שחלק מהאנשים משתמשים ברשתות עצביות ובלמידה עמוקה לסירוגין, ההתקדמות, התכונות והיישומים שלהם משתנים.

אז מהן רשתות עצביות ומודלים של למידה עמוקה, וכיצד הם שונים?

מהן רשתות עצביות?

רשתות עצביות, הידועות גם בשם רשתות עצביות, מעוצבות לפי המוח האנושי. הם מנתחים נתונים מורכבים, משלימים פעולות מתמטיות, מחפשים דפוסים ומשתמשים במידע שנאסף כדי לבצע תחזיות וסיווגים. ובדיוק כמו המוח, לרשתות עצביות בינה מלאכותית יש יחידה תפקודית בסיסית המכונה נוירון. נוירונים אלה, הנקראים גם צמתים, מעבירים מידע בתוך הרשת.

לרשת עצבית בסיסית יש צמתים מחוברים בשכבות הקלט, הנסתרות והפלט. שכבת הקלט מעבדת ומנתחת מידע לפני שליחתו לשכבה הבאה.

השכבה המוסתרת מקבלת נתונים משכבת ​​הקלט או משכבות נסתרות אחרות. לאחר מכן, השכבה הנסתרת מעבדת ומנתחת את הנתונים על ידי יישום קבוצה של פעולות מתמטיות כדי לשנות ולחלץ תכונות רלוונטיות מנתוני הקלט.

שכבת הפלט היא זו שמספקת את המידע הסופי באמצעות התכונות שחולצו. שכבה זו עשויה לכלול צמתים אחד או יותר, בהתאם לסוג איסוף הנתונים. עבור סיווג בינארי - בעיה של כן/לא - לפלט יהיה צומת אחד המציג תוצאה של 1 או 0.

ישנם סוגים שונים של רשתות עצביות בינה מלאכותית.

1. FeedForward Neural Network

רשתות עצביות להזנה קדימה, המשמשות בעיקר לזיהוי פנים, מעבירות מידע בכיוון אחד. המשמעות היא שכל צומת בשכבה אחת מקושר לכל צומת בשכבה הבאה, כאשר מידע זורם בצורה חד-כיוונית עד שהוא מגיע לצומת הפלט. זהו אחד הסוגים הפשוטים ביותר של רשתות עצביות.

2. רשת עצבית חוזרת

צורה זו של רשת עצבית מסייעת ללמידה תיאורטית. רשתות עצביות חוזרות משמשות לנתונים עוקבים, כמו שפה טבעית ואודיו. הם משמשים גם עבור יישומי טקסט לדיבור עבור אנדרואיד ואייפון. ובניגוד לרשתות עצביות מזרימות שמעבדות מידע בכיוון אחד, רשתות עצביות חוזרות משתמשות בנתונים מנוירון התהלוכה ושולחות אותן בחזרה לרשת.

אפשרות החזרה זו היא קריטית לזמנים שבהם המערכת משחררת תחזיות שגויות. רשתות עצביות חוזרות יכולות לנסות למצוא את הסיבה לתוצאות שגויות ולהתאים אותן בהתאם.

3. רשת נוירונים מתגלגלת

רשתות עצביות מסורתיות תוכננו לעבד תשומות בגודל קבוע, אבל רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) יכולים לעבד נתונים בממדים שונים. CNNs אידיאליים לסיווג נתונים חזותיים כמו תמונות וסרטונים ברזולוציות ויחסי גובה-רוחב שונים. הם גם שימושיים מאוד עבור יישומי זיהוי תמונות.

4. רשת עצבית דקונבולוציונית

רשת עצבית זו ידועה גם כרשת עצבית קונבולוציונית שעברה טרנספוזיה. זה ההיפך מרשת קונבולוציונית.

ברשת עצבית קונבולוציונית, תמונות קלט מעובדות באמצעות שכבות קונבולוציוניות כדי לחלץ תכונות חשובות. פלט זה מעובד לאחר מכן באמצעות סדרה של שכבות מחוברות, המבצעות סיווג - הקצאת שם או תווית לתמונת קלט בהתבסס על התכונות שלה. זה שימושי לזיהוי אובייקט ולפילוח תמונה.

עם זאת, ברשת נוירונים דקונבולוציונית, מפת התכונות שהייתה בעבר פלט הופכת לקלט. מפת תכונה זו היא מערך תלת-ממדי של ערכים והיא מנותקת ליצירת התמונה המקורית ברזולוציה מרחבית מוגברת.

5. רשת עצבית מודולרית

רשת עצבית זו משלבת מודולים מחוברים, שכל אחד מהם מבצע תת-מטלה מסוימת. כל מודול ברשת מודולרית מורכב מרשת עצבית שנועדה להתמודד עם תת-משימה כמו זיהוי דיבור או תרגום שפה.

רשתות עצביות מודולריות ניתנות להתאמה ושימושיות לטיפול בקלט עם נתונים משתנים מאוד.

מהי למידה עמוקה?

למידה עמוקה, תת-קטגוריה של למידת מכונה, כוללת אימון רשתות עצביות ללמידה אוטומטית ולהתפתח באופן עצמאי מבלי להיות מתוכנתים לכך.

האם למידה עמוקה היא בינה מלאכותית? כן. זהו הכוח המניע מאחורי יישומי AI רבים ושירותי אוטומציה, המסייעים למשתמשים לבצע משימות עם מעט התערבות אנושית. ChatGPT הוא אחד מאותם יישומי AI עם מספר שימושים מעשיים.

ישנם רבדים נסתרים רבים בין שכבות הקלט והפלט של למידה עמוקה. זה מאפשר לרשת לבצע פעולות מורכבות ביותר וללמוד ללא הרף כאשר ייצוגי הנתונים עוברים בשכבות.

למידה עמוקה יושמה על זיהוי תמונות, זיהוי דיבור, סינתזת וידאו וגילויי סמים. בנוסף, הוא יושם על יצירות מורכבות, כמו מכוניות בנהיגה עצמית, המשתמשות באלגוריתמי למידה עמוקה כדי לזהות מכשולים ולנווט סביבם בצורה מושלמת.

עליך להזין כמויות גדולות של נתונים מתויגים לרשת כדי להכשיר מודל למידה עמוקה. זה כאשר מתרחשת התפשטות לאחור: התאמת המשקלים וההטיות של הנוירונים של הרשת עד שהיא יכולה לחזות במדויק את הפלט עבור נתוני קלט חדשים.

רשתות עצביות לעומת למידה עמוקה: הבדלים מוסברים

רשתות עצביות ומודלים של למידה עמוקה הם תת-קבוצות של למידת מכונה. עם זאת, הם שונים באופנים שונים.

שכבות

רשתות עצביות מורכבות בדרך כלל משכבת ​​קלט, נסתרת ופלט. בינתיים, מודלים של למידה עמוקה כוללים כמה שכבות של רשתות עצביות.

תְחוּם

למרות שמודלים של למידה עמוקה משלבים רשתות עצביות, הם נשארים מושג שונה מרשתות עצביות. יישומים של רשתות עצביות כוללים זיהוי תבניות, זיהוי פנים, תרגום מכונה וזיהוי רצפים.

בינתיים, אתה יכול להשתמש ברשתות למידה עמוקה לניהול קשרי לקוחות, עיבוד דיבור ושפה, שחזור תמונה, גילוי תרופות ועוד.

מיצוי תכונות

רשתות עצביות דורשות התערבות אנושית, שכן על מהנדסים לקבוע ידנית את ההיררכיה של התכונות. עם זאת, מודלים של למידה עמוקה יכולים לקבוע באופן אוטומטי את ההיררכיה של תכונות באמצעות מערכי נתונים מסומנים ונתונים גולמיים לא מובנים.

ביצועים

לרשתות עצביות לוקח פחות זמן להתאמן, אך מציגות דיוק נמוך יותר בהשוואה ללמידה עמוקה; למידה עמוקה מורכבת יותר. כמו כן, ידוע שרשתות עצביות מפרשנות משימות בצורה גרועה למרות השלמה מהירה.

חישוב

למידה עמוקה היא רשת עצבית מורכבת שיכולה לסווג ולפרש נתונים גולמיים עם מעט התערבות אנושית אך דורשת יותר משאבים חישוביים. רשתות עצביות הן תת-קבוצה פשוטה יותר של למידת מכונה שניתן לאמן באמצעות מערכי נתונים קטנים יותר עם פחות משאבי חישוב, אך היכולת שלהן לעבד נתונים מורכבים מוגבלת.

רשתות עצביות אינן זהות ללמידה עמוקה

למרות שמשתמשים בהם לסירוגין, רשתות למידה עצביות ולמידה עמוקות שונות. יש להם שיטות שונות לאימון ודרגות דיוק. עם זאת, מודלים של למידה עמוקה מתקדמים יותר ומפיקים תוצאות עם דיוק גבוה יותר, מכיוון שהם יכולים ללמוד באופן עצמאי עם מעט הפרעות אנושיות.