Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und neuronalen Netzwerken?

Die Begriffe Deep Learning und neuronales Netzwerk werden synonym verwendet, da alle Deep-Learning-Systeme aus neuronalen Netzwerken bestehen. Die technischen Details variieren jedoch. Es gibt verschiedene Arten neuronaler Netzwerktechnologien, und möglicherweise werden nicht alle in Deep-Learning-Systemen verwendet.

Für diesen Vergleich bezieht sich der Begriff neuronales Netzwerk auf ein neuronales vorwärtsgerichtetes Netzwerk. Vorwärtsgerichtete neuronale Netzwerke verarbeiten Daten in einer Richtung, vom Eingangsknoten zum Ausgangsknoten. Solche Netzwerke werden auch einfache neuronale Netzwerke genannt.

Als nächstes werden einige wichtige Unterschiede zwischen neuronalen vorwärtsgerichteten Netzwerken und Deep-Learning-Systemen aufgeführt.

Architektur

In einem einfachen neuronalen Netzwerk ist jeder Knoten in einer Schicht mit jedem Knoten in der nächsten Schicht verbunden. Es gibt nur eine einzige versteckte Schicht.

Im Gegensatz dazu haben Deep-Learning-Systeme mehrere verborgene Schichten, weshalb sie als „tief“ bezeichnet werden.

Es gibt zwei Haupttypen von Deep-Learning-Systemen mit unterschiedlichen Architekturen: Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).

CNN-Architektur

CNNs haben drei Schichtgruppen:

• Konvolutionale Schichten extrahieren mithilfe vorkonfigurierter Filter Informationen aus den von Ihnen eingegebenen Daten.
• Pooling-Schichten reduzieren die Dimensionalität von Daten und zerlegen Daten in verschiedene Teile oder Regionen.
• Vollständig verbundene Schichten schaffen zusätzliche neuronale Pfade zwischen den Schichten. Auf diese Weise kann das Netzwerk komplexe Beziehungen zwischen Features lernen und Vorhersagen auf hoher Ebene treffen.

Sie können die CNN-Architektur verwenden, wenn Sie Bilder und Videos verarbeiten, da sie Eingaben unterschiedlicher Dimensionen und Größen verarbeiten kann. 

RNN-Architektur

Die Architektur eines RNN kann als eine Reihe von wiederkehrenden Einheiten visualisiert werden.

Jede Einheit ist mit der vorherigen Einheit verbunden und bildet einen gerichteten Zyklus. Bei jedem Zeitschritt nimmt die wiederkehrende Einheit die aktuelle Eingabe und kombiniert sie mit dem vorherigen verborgenen Status. Das Gerät erzeugt eine Ausgabe und aktualisiert den verborgenen Status für den nächsten Zeitschritt. Dieser Vorgang wird für jede Eingabe in der Sequenz wiederholt, sodass das Netzwerk Abhängigkeiten und Muster im Laufe der Zeit erfassen kann.

RNNs zeichnen sich durch Funktionen natürlicher Sprache wie Sprachmodellierung, Spracherkennung und Stimmungsanalyse aus.

Komplexität

Jedes neuronale Netzwerk hat Parameter, einschließlich Gewichtungen und Verzerrungen, die jeder Verbindung zwischen Neuronen zugeordnet sind. Die Anzahl der Parameter in einem einfachen neuronalen Netzwerk ist im Vergleich zu Deep-Learning-Systemen relativ gering. Daher sind einfache neuronale Netzwerke weniger komplex und rechnerisch weniger anspruchsvoll.

Im Gegensatz dazu sind Deep-Learning-Algorithmen komplizierter als einfache neuronale Netzwerke, da sie mehr Knotenschichten umfassen. Beispielsweise können sie Informationen selektiv vergessen oder beibehalten, was sie für langfristige Datenabhängigkeiten nützlich macht. Einige Deep-Learning-Netzwerke verwenden auch Autoencoder. Autoencoder verfügen über eine Schicht von Decoder-Neuronen, die Anomalien erkennen, Daten komprimieren und bei der generativen Modellierung helfen. Infolgedessen haben die meisten tiefen neuronalen Netzwerke eine deutlich höhere Anzahl von Parametern und sind sehr rechenintensiv.

Schulung

Dank seiner weniger Schichten und Verbindungen können Sie ein einfaches neuronales Netzwerk schneller trainieren. Seine Einfachheit schränkt jedoch auch das Ausmaß ein, in dem Sie ein einfaches neuronales Netzwerk unterrichten können. Es kann keine komplexen Analysen durchführen.

Deep-Learning-Systeme sind viel besser in der Lage, komplexe Muster und Fähigkeiten zu erlernen. Mithilfe vieler verschiedener verborgener Schichten können Sie komplexe Systeme erstellen und ihnen beibringen, komplexe Aufgaben gut zu bewältigen. Sie benötigen jedoch mehr Ressourcen und größere Datensätze, um dies zu erreichen.

Leistung

Neuronale Feedforward-Netzwerke eignen sich gut zur Lösung grundlegender Probleme wie der Identifizierung einfacher Muster oder der Klassifizierung von Informationen. Sie werden jedoch mit komplexeren Aufgaben zu kämpfen haben.

Andererseits können Deep-Learning-Algorithmen aufgrund mehrerer verborgener Abstraktionsschichten riesige Datenmengen verarbeiten und analysieren. Sie können komplexe Aufgaben wie die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Spracherkennung ausführen.

	Deep-Learning-Systeme	Einfache neuronale Netze
Architektur	Besteht aus mehreren verborgenen Schichten, die für Faltung oder Wiederholung angeordnet sind.	Neuronale Netzwerke bestehen aus einer Eingabeschicht, einer versteckten Schicht und einer Ausgabeschicht. Sie ahmen in ihrer Struktur das menschliche Gehirn nach.
Komplexität	Je nach Funktion ist ein Deep-Learning-Netzwerk hochgradig komplex und weist Strukturen wie das lange Kurzzeitgedächtnis (LSTM) und Autoencoder auf.	Neuronale Netzwerke sind weniger kompliziert, da sie nur aus wenigen Schichten bestehen.
Leistung	Ein Deep-Learning-Algorithmus kann komplexe Probleme bei großen Datenmengen lösen.	Neuronale Netzwerke funktionieren gut, wenn es darum geht, einfache Probleme zu lösen.
Schulung	Das Trainieren eines Deep-Learning-Algorithmus kostet viel Geld und Ressourcen.	Die Einfachheit eines neuronalen Netzwerks bedeutet, dass das Training weniger kostet.