Neuronale Netze vs. Deep Learning: Wie unterscheiden sie sich?

Künstliche Intelligenz ist in der heutigen technologiegetriebenen Welt zu einem festen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Obwohl manche Menschen neuronale Netze und Deep Learning synonym verwenden, variieren ihre Fortschritte, Funktionen und Anwendungen.

Was sind also neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle und wie unterscheiden sie sich?

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze, auch Neuronale Netze genannt, sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Sie analysieren komplexe Daten, führen mathematische Operationen durch, suchen nach Mustern und verwenden die gesammelten Informationen, um Vorhersagen und Klassifizierungen zu treffen. Und genau wie das Gehirn haben neuronale KI-Netze eine grundlegende Funktionseinheit, die als Neuron bekannt ist. Diese Neuronen, auch Knoten genannt, übertragen Informationen innerhalb des Netzwerks.

Ein grundlegendes neuronales Netzwerk hat miteinander verbundene Knoten in den Eingabe-, verborgenen und Ausgabeschichten. Die Eingabeschicht verarbeitet und analysiert Informationen, bevor sie an die nächste Schicht gesendet wird.

Die verborgene Schicht empfängt Daten von der Eingabeschicht oder anderen verborgenen Schichten. Anschließend verarbeitet und analysiert die verborgene Schicht die Daten weiter, indem sie eine Reihe mathematischer Operationen anwendet, um relevante Merkmale aus den Eingabedaten zu transformieren und zu extrahieren.

Es ist die Ausgabeschicht, die die endgültigen Informationen unter Verwendung der extrahierten Merkmale liefert. Diese Schicht kann je nach Art der Datensammlung einen oder mehrere Knoten haben. Für die binäre Klassifizierung – ein Ja/Nein-Problem – weist die Ausgabe einen Knoten auf, der ein 1- oder 0-Ergebnis darstellt.

Es gibt verschiedene Arten von KI-neuronalen Netzen.

1. FeedForward Neurales Netzwerk

Neuronale Feedforward-Netze, die hauptsächlich zur Gesichtserkennung verwendet werden, übertragen Informationen in eine Richtung. Das bedeutet, dass jeder Knoten in einer Schicht mit jedem Knoten in der nächsten Schicht verbunden ist, wobei die Informationen unidirektional fließen, bis sie den Ausgangsknoten erreichen. Dies ist eine der einfachsten Arten von neuronalen Netzen.

2. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk

Diese Form des neuronalen Netzes unterstützt das theoretische Lernen. Rekurrente neuronale Netze werden für sequentielle Daten wie natürliche Sprache und Audio verwendet. Sie werden auch verwendet für Text-zu-Sprache-Anwendungen für Android und iPhones. Und im Gegensatz zu neuronalen Feedforward-Netzen, die Informationen in eine Richtung verarbeiten, verwenden rekurrente neuronale Netze Daten aus dem Prozessionsneuron und senden sie zurück in das Netzwerk.

Diese Rückgabeoption ist entscheidend für Zeiten, in denen das System falsche Vorhersagen ausgibt. Wiederkehrende neuronale Netze können versuchen, den Grund für falsche Ergebnisse zu finden und sich entsprechend anpassen.

3. Faltungsneuronales Netzwerk

Herkömmliche neuronale Netze wurden entwickelt, um Eingaben mit fester Größe zu verarbeiten, aber Faltungsneuronale Netze (CNNs) können Daten unterschiedlicher Größe verarbeiten. CNNs eignen sich ideal zum Klassifizieren visueller Daten wie z Bilder und Videos mit unterschiedlichen Auflösungen und Seitenverhältnissen. Sie sind auch sehr nützlich für Bilderkennungsanwendungen.

4. Dekonvolutionäres neuronales Netzwerk

Dieses neuronale Netzwerk ist auch als transponiertes Faltungs-Neuronales Netzwerk bekannt. Es ist das Gegenteil eines Faltungsnetzwerks.

In einem Convolutional Neural Network werden Eingabebilder durch Faltungsschichten verarbeitet, um wichtige Merkmale zu extrahieren. Diese Ausgabe wird dann durch eine Reihe verbundener Schichten verarbeitet, die eine Klassifizierung durchführen – einem Eingabebild basierend auf seinen Merkmalen einen Namen oder eine Bezeichnung zuweisen. Dies ist nützlich für die Objektidentifikation und Bildsegmentierung.

In einem entfalteten neuronalen Netzwerk wird jedoch die Merkmalskarte, die früher eine Ausgabe war, zur Eingabe. Diese Merkmalskarte ist ein dreidimensionales Array von Werten und wird entspult, um das ursprüngliche Bild mit einer erhöhten räumlichen Auflösung zu bilden.

5. Modulares neuronales Netzwerk

Dieses neuronale Netzwerk kombiniert miteinander verbundene Module, die jeweils eine bestimmte Teilaufgabe erfüllen. Jedes Modul in einem modularen Netzwerk besteht aus einem neuronalen Netzwerk, das darauf vorbereitet ist, eine Teilaufgabe wie Spracherkennung oder Sprachübersetzung zu bewältigen.

Modulare neuronale Netze sind anpassungsfähig und nützlich, um Eingaben mit stark variierenden Daten zu verarbeiten.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning, eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, beinhaltet das Training neuronaler Netze, um automatisch zu lernen und sich unabhängig weiterzuentwickeln, ohne dafür programmiert zu werden.

Ist Deep Learning künstliche Intelligenz? Ja. Es ist die treibende Kraft hinter vielen KI-Anwendungen und Automatisierungsdiensten und hilft Benutzern, Aufgaben mit wenig menschlichem Eingreifen auszuführen. ChatGPT ist eine dieser KI-Anwendungen mit mehreren praktischen Anwendungen.

Es gibt viele verborgene Schichten zwischen den Eingabe- und Ausgabeschichten von Deep Learning. Dadurch kann das Netzwerk äußerst komplexe Operationen durchführen und kontinuierlich lernen, während die Datendarstellungen die Schichten durchlaufen.

Deep Learning wurde auf Bilderkennung, Spracherkennung, Videosynthese und Arzneimittelentdeckungen angewendet. Darüber hinaus wurde es auf komplexe Kreationen wie selbstfahrende Autos angewendet, die Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um Hindernisse zu identifizieren und perfekt um sie herum zu navigieren.

Sie müssen große Mengen gekennzeichneter Daten in das Netzwerk einspeisen, um ein Deep-Learning-Modell zu trainieren. Dies ist der Zeitpunkt, an dem Backpropagation stattfindet: Anpassen der Gewichte und Bias der Neuronen des Netzwerks, bis es die Ausgabe für neue Eingabedaten genau vorhersagen kann.

Neuronale Netze vs. Deep Learning: Erklärung der Unterschiede

Neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle sind Teilbereiche des maschinellen Lernens. Sie unterscheiden sich jedoch in verschiedener Hinsicht.

Lagen

Neuronale Netze bestehen normalerweise aus einer Eingabe-, einer verborgenen und einer Ausgabeschicht. Inzwischen umfassen Deep-Learning-Modelle mehrere Schichten neuronaler Netze.

Umfang

Obwohl Deep-Learning-Modelle neuronale Netze beinhalten, bleiben sie ein Konzept, das sich von neuronalen Netzen unterscheidet. Zu den Anwendungen neuronaler Netze gehören Mustererkennung, Gesichtserkennung, maschinelle Übersetzung und Sequenzerkennung.

In der Zwischenzeit können Sie Deep-Learning-Netzwerke für das Kundenbeziehungsmanagement, die Sprach- und Sprachverarbeitung, die Bildwiederherstellung, die Arzneimittelentdeckung und mehr nutzen.

Extraktion von Merkmalen

Neuronale Netze erfordern menschliches Eingreifen, da Ingenieure die Hierarchie der Merkmale manuell bestimmen müssen. Deep-Learning-Modelle können jedoch die Hierarchie von Merkmalen mithilfe von beschrifteten Datensätzen und unstrukturierten Rohdaten automatisch bestimmen.

Leistung

Neuronale Netze brauchen weniger Zeit zum Trainieren, weisen aber im Vergleich zu Deep Learning eine geringere Genauigkeit auf; Deep Learning ist komplexer. Außerdem ist bekannt, dass neuronale Netze Aufgaben trotz schneller Erledigung schlecht interpretieren.

Berechnung

Deep Learning ist ein komplexes neuronales Netzwerk, das Rohdaten mit wenig menschlichem Eingreifen klassifizieren und interpretieren kann, aber mehr Rechenressourcen erfordert. Neuronale Netze sind eine einfachere Teilmenge des maschinellen Lernens, die mit kleineren Datensätzen mit weniger Rechenressourcen trainiert werden können, aber ihre Fähigkeit, komplexe Daten zu verarbeiten, ist begrenzt.

Neuronale Netze sind nicht dasselbe wie Deep Learning

Obwohl sie austauschbar verwendet werden, sind neuronale und Deep-Learning-Netzwerke unterschiedlich. Sie haben unterschiedliche Trainingsmethoden und Genauigkeitsgrade. Nichtsdestotrotz sind Deep-Learning-Modelle fortschrittlicher und liefern Ergebnisse mit höherer Genauigkeit, da sie mit wenig menschlichem Eingriff unabhängig lernen können.