的关键的区别神经网络和深度学习之间的关系是神经网络的运作类似神经元在人类大脑中更快地执行各种计算任务,而深度学习是一种模仿人类获取知识的学习方法的特殊类型的机器学习。
神经网络有助于建立预测模型来解决复杂问题。另一方面,深度学习是机器学习.它有助于开发语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统、生物信息学等。神经网络是一种实现深度学习的方法。
内容
1.概述及关键区别
2.什么是神经网络
3.什么是深度学习
4.并列比较-表格形式的神经网络与深度学习
5.总结
什么是神经网络?
生物神经元是神经网络的灵感来源。人脑中有数百万个神经元,信息从一个神经元传递到另一个神经元。神经网络使用这种场景。他们创造了一个类似大脑的计算机模型。它可以比普通系统更快地执行复杂的计算任务。
在神经网络中,节点相互连接。每个连接都有一个权重。当节点的输入为x1, x2, x3,…,对应的权值为w1, w2, w3,…,则净输入(y)为,
Y = x1w1 + x2w2 + x3w3 + ....
将净输入应用到激活函数之后,它就给出了输出。激活函数可以是线性的,也可以是sigmoid函数。
Y = F (Y)
如果这个输出与期望的输出不同,权重将再次调整,这个过程将持续进行,直到得到期望的输出。该更新权值是根据反向传播算法实现的。
有两种神经网络拓扑称为前馈和反馈。前馈网络没有反馈回路。换句话说,信号只从输入流到输出。前馈神经网络又分为单层神经网络和多层神经网络。
网络类型
在单层网络中,输入层连接到输出层。多层神经网络在输入层和输出层之间有更多的层。这些层被称为隐藏层。另一种网络类型是反馈网络,它具有反馈路径。此外,还有可能向双方传递信息。
神经网络通过修改节点之间连接的权值进行学习。有三种学习类型,例如监督学习,非监督学习和强化学习。在监督学习中,网络会根据输入向量提供一个输出向量。这个输出向量与期望的输出向量进行比较。如果有差异,权重将被修改。这个过程一直持续到实际输出与期望输出匹配为止。
在无监督学习中,网络通过自身识别输入数据的模式和特征以及输入数据之间的关系。在这种学习中,相似类型的输入向量结合起来创建集群。当网络获得一个新的输入模式时,它将给出输出,指定该输入模式所属的类。强化学习接受来自环境的一些反馈。然后网络改变权重。这些就是训练神经网络的方法。总的来说,神经网络有助于解决各种模式识别问题。
什么是深度学习?
在深度学习之前,讨论机器学习是很重要的。它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。换句话说,它有助于创建自我学习算法来分析数据和识别模式以做出决定。但是,一般的机器学习有一些局限性。首先,高维数据或非常大的输入和输出集很难处理。进行特征提取可能也很困难。
深度学习解决了这些问题。这是一种特殊类型的机器学习。它有助于构建类似人脑功能的学习算法。深度神经网络和循环神经网络是深度学习体系结构。深度神经网络是一种具有多层隐藏层的神经网络。循环神经网络利用记忆来处理输入序列。
神经网络和深度学习有什么区别?
神经网络(Neural Network)是一种类似人脑神经元的系统,可以更快地执行各种计算任务。深度学习是一种特殊类型的机器学习,模仿人类获取知识的学习方法。神经网络是实现深度学习的一种方法。另一方面,深度学习是机器学习的一种特殊形式。这是神经网络和深度学习的主要区别
摘要-神经网络vs深度学习
神经网络和深度学习的不同之处在于,神经网络的运作方式类似于人脑中的神经元,可以更快地执行各种计算任务,而深度学习是一种特殊的机器学习,模仿人类获取知识的学习方法。
参考:
1.什么是深度学习(深度神经网络)?——来自WhatIs.com的定义。可以在这里
2.“深度学习”。维基百科,维基媒体基金会,2018年5月30日。可以在这里
3. edurekain。什么是深度学习|深度学习简化|深度学习教程| Edureka, Edureka!, 2017年5月10日。可以在这里
4.教程。“人工神经网络构件。”教程点, 2018年1月8日。可以在这里
图片来源:
1.《人工神经网络》作者:Geetika saini(4.0 CC冲锋队)通过下议院维基
2.“MultiLayerNeuralNetworkBigger english”,作者:MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbderivative作品:HELLKNOWZ▎TALK(3.0 CC冲锋队)通过下议院维基
Dinithi Vithanage说
清晰的解释