الاختلاف الرئيسي بين الشبكة العصبية والتعلم العميق هو أن الشبكة العصبية تعمل بشكل مشابه للخلايا العصبية في الدماغ البشري لأداء مهام حسابية مختلفة بشكل أسرع بينما التعلم العميق هو نوع خاص من التعلم الآلي الذي يحاكي نهج التعلم الذي يستخدمه البشر اكتساب المعرفة.
تساعد الشبكة العصبية في بناء نماذج تنبؤية لحل المشكلات المعقدة. من ناحية أخرى ، يعد التعلم العميق جزءًا من التعلم الآلي. يساعد على تطوير التعرف على الكلام والتعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية والمعلوماتية الحيوية وغيرها الكثير. الشبكة العصبية هي طريقة لتنفيذ التعلم العميق.
ما هي الشبكة العصبية؟
الخلايا العصبية البيولوجية هي مصدر إلهام للشبكات العصبية. هناك الملايين من الخلايا العصبية في الدماغ البشري وعملية المعلومات من خلية عصبية إلى أخرى. تستخدم الشبكات العصبية هذا السيناريو. يصنعون نموذجًا حاسوبيًا مشابهًا للدماغ. يمكنه أداء مهام حسابية معقدة بشكل أسرع من النظام المعتاد.
الشكل 01: مخطط كتلة الشبكة العصبية
في الشبكة العصبية ، تتصل العقد ببعضها البعض. كل اتصال له وزن. عندما تكون المدخلات إلى العقد هي x1 ، x2 ، x3 ، … والأوزان المقابلة هي w1 ، w2 ، w3 ، … ثم صافي الإدخال (y) هو
y=x1w1 + x2w2 + x3w3 +….
بعد تطبيق الدخل الصافي على وظيفة التنشيط ، فإنه يعطي الإخراج. يمكن أن تكون وظيفة التنشيط دالة خطية أو سينية.
Y=F (ص)
إذا كان هذا الناتج مختلفًا عن الناتج المطلوب ، يتم تعديل الوزن مرة أخرى وتستمر هذه العملية حتى الحصول على الناتج المطلوب. يحدث هذا الوزن المحدث وفقًا لخوارزمية النشر العكسي.
هناك نوعان من طبولوجيا الشبكة العصبية تسمى feedforward و feedback. لا تحتوي شبكات التغذية الأمامية على حلقة تغذية مرتدة. بمعنى آخر ، تتدفق الإشارات فقط من المدخلات إلى المخرجات. تنقسم الشبكات المغذية أيضًا إلى شبكات عصبية ذات طبقة واحدة ومتعددة الطبقات.
أنواع الشبكات
في شبكات الطبقة الواحدة ، تتصل طبقة الإدخال بطبقة الإخراج. تحتوي الشبكة العصبية متعددة الطبقات على طبقات أكثر بين طبقة الإدخال وطبقة الإخراج. تسمى هذه الطبقات الطبقات المخفية. نوع الشبكة الآخر وهو شبكات التغذية الراجعة له مسارات ردود الفعل. علاوة على ذلك ، هناك إمكانية لتمرير المعلومات إلى كلا الجانبين.
الشكل 02: الشبكة العصبية متعددة الطبقات
تتعلم الشبكة العصبية عن طريق تعديل أوزان الاتصال بين العقد. هناك ثلاثة أنواع من التعلم ، مثل التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. في التعلم الخاضع للإشراف ، ستوفر الشبكة ناقل إخراج وفقًا لمتجه الإدخال. تتم مقارنة متجه الإخراج هذا مع متجه الإخراج المطلوب. إذا كان هناك اختلاف ، فسوف يتم تعديل الأوزان. تستمر هذه العمليات حتى يتطابق الناتج الفعلي مع الناتج المطلوب.
في التعلم غير الخاضع للإشراف ، تحدد الشبكة الأنماط والميزات من بيانات الإدخال والعلاقة ببيانات الإدخال بنفسها. في هذا التعلم ، تتحد نواقل الإدخال من الأنواع المتشابهة لإنشاء مجموعات. عندما تحصل الشبكة على نمط إدخال جديد ، فإنها ستعطي الإخراج الذي يحدد الفئة التي ينتمي إليها نمط الإدخال هذا.يقبل التعلم المعزز بعض الملاحظات من البيئة. ثم تقوم الشبكة بتغيير الأوزان. هذه هي طرق تدريب الشبكة العصبية. بشكل عام ، تساعد الشبكات العصبية في حل مشكلات التعرف على الأنماط المختلفة.
ما هو التعلم العميق؟
قبل التعلم العميق ، من المهم مناقشة التعلم الآلي. يعطي القدرة للكمبيوتر على التعلم بدون برمجته بشكل صريح. بمعنى آخر ، يساعد في إنشاء خوارزميات التعلم الذاتي لتحليل البيانات والتعرف على الأنماط لاتخاذ القرارات. ولكن ، هناك بعض القيود العامة للتعلم الآلي. أولاً ، من الصعب العمل مع بيانات عالية الأبعاد أو مجموعة كبيرة جدًا من المدخلات والمخرجات. قد يكون من الصعب أيضًا استخراج الميزات.
التعلم العميق يحل هذه القضايا. إنه نوع خاص من التعلم الآلي. يساعد على بناء خوارزميات التعلم التي يمكن أن تعمل بشكل مشابه للدماغ البشري. الشبكات العصبية العميقة والشبكات العصبية المتكررة هي بعض بنيات التعلم العميق.الشبكة العصبية العميقة هي شبكة عصبية ذات طبقات مخفية متعددة. تستخدم الشبكات العصبية المتكررة الذاكرة لمعالجة تسلسل المدخلات.
ما هو الفرق بين الشبكة العصبية والتعلم العميق؟
الشبكة العصبية هي نظام يعمل بشكل مشابه للخلايا العصبية في الدماغ البشري لأداء مهام حسابية متنوعة بشكل أسرع. التعلم العميق هو نوع خاص من التعلم الآلي يحاكي نهج التعلم الذي يستخدمه البشر لاكتساب المعرفة. الشبكة العصبية هي طريقة لتحقيق التعلم العميق. من ناحية أخرى ، فإن Deep Leaning هو شكل خاص من أشكال Machine Leaning. هذا هو الفرق الرئيسي بين الشبكة العصبية والتعلم العميق
ملخص - الشبكة العصبية مقابل التعلم العميق
الفرق بين الشبكة العصبية والتعلم العميق هو أن الشبكة العصبية تعمل بشكل مشابه للخلايا العصبية في الدماغ البشري لأداء مهام حسابية مختلفة بشكل أسرع بينما التعلم العميق هو نوع خاص من التعلم الآلي الذي يحاكي نهج التعلم الذي يستخدمه البشر لاكتساب المعرفه.
