Qual è la differenza tra deep learning e reti neurali?

I termini deep learning e reti neurali sono usati in modo intercambiabile perché tutti i sistemi di deep learning sono costituiti da reti neurali. Tuttavia, i dettagli tecnici variano. Esistono diversi tipi di tecnologia di rete neurale e non tutti possono essere utilizzati nei sistemi di deep learning.

Per questo confronto, il termine rete neurale si riferisce a una rete neurale feedforward. Le reti neurali feedforward elaborano i dati in una direzione, dal nodo input al nodo output. Tali reti sono anche chiamate reti neurali semplici.

Di seguito sono elencate alcune delle principali differenze tra le reti neurali feedforward e i sistemi di deep learning.

Architettura

In una rete neurale semplice, ogni nodo in un livello è connesso ad ogni nodo del livello successivo. C'è un solo livello nascosto.

Al contrario, i sistemi di deep learning hanno diversi livelli nascosti che li rendono profondi.

Esistono due tipi principali di sistemi di deep learning con architetture diverse: reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN).

Architettura CNN

Le CNN hanno tre gruppi di livelli:

• I livelli convoluzionali estraggono le informazioni dai dati inseriti, utilizzando filtri preconfigurati.
• I livelli di pooling riducono la dimensionalità dei dati, suddividendo i dati in diverse parti o regioni.
• I livelli completamente connessi creano percorsi neurali aggiuntivi tra i livelli. Ciò consente alla rete di apprendere relazioni complesse tra le funzionalità e di fare previsioni di alto livello.

È possibile utilizzare l'architettura CNN quando si elaborano immagini e video, in quanto è in grado di gestire input diversi in termini di dimensioni e volumi. 

Architettura RNN

L'architettura di una RNN può essere visualizzata come una serie di unità ricorrenti.

Ogni unità è collegata all'unità precedente, formando un ciclo diretto. A ogni fase temporale, l'unità ricorrente combina l'input attuale con lo stato nascosto precedente. L'unità produce un output e aggiorna lo stato nascosto per la fase temporale successiva. Questo processo viene ripetuto per ogni input della sequenza, il che consente alla rete di acquisire dipendenze e modelli nel corso del tempo.

Le RNN eccellono nelle funzioni del linguaggio naturale come la modellazione del linguaggio, il riconoscimento vocale e l'analisi del sentiment.

Complessità

Ogni rete neurale ha dei parametri, tra cui i pesi e le distorsioni associati a ciascuna connessione tra i neuroni. Il numero di parametri in una rete neurale semplice è relativamente basso rispetto ai sistemi di deep learning. Pertanto, le reti neurali semplici sono meno complesse e meno impegnative dal punto di vista computazionale.

Al contrario, gli algoritmi di deep learning sono più complicati delle reti neurali semplici in quanto coinvolgono più strati di nodi. Ad esempio, possono dimenticare o conservare le informazioni in modo selettivo, il che li rende utili per le dipendenze a lungo termine dai dati. Alcune reti di deep learning utilizzano anche autocodificatori. Gli autocodificatori dispongono di uno strato di neuroni decodificatori che rilevano anomalie, comprimono i dati e aiutano con la modellazione generativa. Di conseguenza, la maggior parte delle reti neurali profonde ha un numero notevolmente più elevato di parametri e sono molto impegnative dal punto di vista computazionale.

Formazione

Grazie al minor numero di livelli e connessioni, puoi addestrare una rete neurale semplice più rapidamente. Tuttavia, la loro semplicità implica anche un limite alla loro capacità di apprendimento. Non possono eseguire analisi complesse.

I sistemi di deep learning hanno una capacità molto maggiore di apprendere modelli e abilità complessi. Utilizzando molti livelli nascosti diversi, è possibile creare sistemi complessi e addestrarli a svolgere bene attività complesse. Ovviamente, per raggiungere questo obiettivo ci sarà bisogno di una maggiore quantità di risorse e di set di dati più grandi.

Prestazioni

Le reti neurali feedforward si comportano bene quando risolvono problemi elementari come l'identificazione di schemi semplici o la classificazione delle informazioni. Tuttavia, incontrano difficoltà nell'affrontare compiti più complessi.

Dall'altra parte, gli algoritmi di deep learning possono elaborare e analizzare vasti volumi di dati grazie a diversi livelli nascosti di astrazione. Possono eseguire attività complesse come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento vocale.

	Sistemi di deep learning	Reti neurali semplici
Architettura	È costituita da diversi strati nascosti disposti per la convoluzione o la ricorrenza.	Le reti neurali sono costituite da un livello di input, nascosto e di output. Imitano la struttura del cervello umano.
Complessità	A seconda della sua funzione, una rete di deep learning è estremamente complessa e presenta strutture come la memoria a lungo termine (LSTM) e gli autocodificatori.	Le reti neurali sono meno complicate, in quanto prevedono solo pochi strati.
Prestazioni	Un algoritmo di deep learning può risolvere problemi complessi su grandi volumi di dati.	Le reti neurali funzionano bene quando risolvono problemi semplici.
Formazione	Addestrare un algoritmo di deep learning ha un costo elevato in termini di denaro e risorse.	La semplicità di una rete neurale implica un costo minore per l'addestramento.