В чем разница между глубоким обучением и нейронными сетями?

Термины глубокое обучение и нейронные сети взаимозаменяемы, потому что все системы глубокого обучения состоят из нейронных сетей. Однако технические детали различаются. Существует несколько различных типов технологий нейронных сетей, и все они не могут использоваться в системах глубокого обучения.

В этом сравнении термин нейронная сеть относится к нейронной сети с прямой связью. Нейронные сети прямого распространения обрабатывают данные в одном направлении, от входного узла к выходному узлу. Такие сети также называют простыми нейронными сетями.

Далее приведены некоторые ключевые различия между нейронными сетями с прямой связью и системами глубокого обучения.

Архитектура

В простой нейронной сети каждый узел одного слоя связан с каждым узлом следующего. Есть только один скрытый слой.

Напротив, системы глубокого обучения имеют несколько скрытых слоев, которые делают их глубокими.

Существует два основных типа систем глубокого обучения с разной архитектурой – сверхточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

Архитектура CNN

CNN состоят из трех групп слоев.

• Сверточные слои извлекают информацию из введенных данных с помощью предварительно настроенных фильтров.
• Объединение слоев снижает размерность данных, разбивая данные на разные части или регионы.
• При полном соединении слоев образуются дополнительные нейронные пути между ними. Это позволяет сети изучать сложные взаимосвязи между объектами и делать прогнозы на высоком уровне.

Архитектуру CNN можно использовать при обработке изображений и видео, поскольку она способна обрабатывать различные по размеру и величине входные данные. 

Архитектура RNN

Архитектуру RNN можно визуализировать как серию рекуррентных единиц.

Каждый блок соединен с предыдущим, образуя направленный цикл. На каждом временном шаге рекуррентное устройство принимает текущий вход и объединяет его с предыдущим скрытым состоянием. Устройство выдает выходные данные и обновляет скрытое состояние для следующего временного шага. Этот процесс повторяется для каждого входа в последовательности, что позволяет сети фиксировать зависимости и закономерности с течением времени.

RNN отлично справляются с функциями естественного языка, такими как языковое моделирование, распознавание речи и анализ настроений.

Сложность

Каждая нейронная сеть имеет параметры, включая веса и смещения, связанные с каждой связью между нейронами. Количество параметров в простой нейронной сети относительно невелико по сравнению с системами глубокого обучения. Следовательно, простые нейронные сети менее сложны и менее требовательны к вычислительным ресурсам.

Напротив, алгоритмы глубокого обучения сложнее простых нейронных сетей, поскольку они включают больше уровней узлов. Например, они могут выборочно забывать или сохранять информацию, что делает их полезными для долгосрочных зависимостей от данных. В некоторых сетях глубокого обучения также используются автокодировщики. Автокодировщики содержат слой нейронов-декодеров, которые обнаруживают аномалии, сжимают данные и помогают в генеративном моделировании. В результате большинство глубоких нейронных сетей имеют значительно большее количество параметров и требуют больших вычислительных ресурсов.

Обучение

Благодаря меньшему количеству слоев и связей вы можете быстрее обучить простую нейронную сеть. Однако их простота также ограничивает степень их обучения. Они не могут выполнять сложный анализ.

Системы глубокого обучения обладают гораздо большей способностью к изучению сложных шаблонов и навыков. Используя множество различных скрытых слоев, вы можете создавать сложные системы и обучать их эффективному выполнению сложных задач. Впрочем, для этого вам потребуется больше ресурсов и большие массивы данных.

Производительность

Нейронные сети с прямой связью хорошо работают при решении основных задач, таких как выявление простых закономерностей или классификация информации. Однако при решении более сложных задач им будет трудно.

С другой стороны, алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать и анализировать огромные объемы данных благодаря нескольким скрытым уровням абстракции. Они могут выполнять сложные задачи, такие как обработка естественного языка (NLP) и распознавание речи.

	Системы глубокого обучения	Простые нейронные сети
Архитектура	Состоит из нескольких скрытых слоев, расположенных с возможностью свертки или повторения.	Нейронные сети состоят из входного, скрытого и выходного слоев. По своей структуре они имитируют человеческий мозг.
Сложность	В зависимости от функций сеть глубокого обучения очень сложна и имеет такие структуры, как долговременная кратковременная память (LSTM) и автокодировщики.	Нейтральные сети менее сложны, так как имеют всего несколько уровней.
Производительность	Алгоритм глубокого обучения позволяет решать сложные задачи при работе с большими объемами данных.	Нейронные сети хорошо работают при решении простых задач.
Обучение	Обучение алгоритма глубокого обучения стоит больших денег и ресурсов.	Простота нейронной сети означает, что ее обучение обходится дешевле.