Derin Öğrenme ve Sinir Ağları Arasındaki Fark Nedir?

Tüm derin öğrenme sistemleri sinir ağlarından oluştuğu için derin öğrenme ve sinir ağları terimleri birbirinin yerine kullanılır. Bununla birlikte, teknik ayrıntılar değişiklik gösterir. Birkaç farklı sinir ağı teknolojisi türü bulunur ve bunların hepsi derin öğrenme sistemlerinde kullanılmayabilir.

Bu karşılaştırmanın amaçları doğrultusunda, sinir ağı terimi, beslemeli bir sinir ağını ifade etmektedir. Beslemeli sinir ağları, verileri girdi düğümünden çıktı düğümüne olmak üzere tek yönde işler. Bu tür ağlara basit sinir ağları da denir.

Aşağıdaki bölümde beslemeli sinir ağları ve derin öğrenme sistemleri arasındaki bazı temel farklar ele alınmaktadır.

Mimari

Basit sinir ağında, bir katmandaki her düğüm, bir sonraki katmandaki her bir düğüme bağlıdır. Sadece tek bir gizli katman vardır.

Buna karşılık derin öğrenme sistemleri ise bu sistemleri derinleştiren birkaç gizli katman içerir.

Farklı mimarilere sahip iki ana derin öğrenme sistemi türü bulunmaktadır: evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve yinelenen sinir ağları (RNN'ler).

CNN mimarisi

CNN'lerin üç katman grubu vardır:

• Evrişimli katmanlar önceden yapılandırılmış filtreleri kullanarak, girdiğiniz verilerden bilgi ayıklar.
• Havuzlama katmanları, verileri farklı parçalara veya bölgelere ayırarak verilerin boyutsallığını azaltır.
• Tamamen bağlı katmanlar, katmanlar arasında ek sinir yolları oluşturur. Bu, ağın özellikler arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenmesine ve üst düzey tahminlerde bulunmasına olanak tanır.

Görüntü ve videoları işlerken, boyut ve hacim olarak değişken girdileri işleyebildiği için CNN mimarisini kullanabilirsiniz. 

RNN mimarisi

Bir RNN'nin mimarisi bir dizi yineleyen birim olarak görselleştirilebilir.

Her birim önceki birime bağlanarak yönlendirilmiş bir döngü oluşturur. Her zaman adımında, yinelenen birim mevcut girdiyi alır ve önceki gizli durumla birleştirir. Birim bir çıktı üretir ve sonraki zaman adımı için gizli durumu günceller. Bu işlem, dizideki her girdi için tekrarlanır, bu da ağın zaman içinde bağımlılıkları ve örüntüleri yakalamasını sağlar.

RNN'ler dil modelleme, konuşma tanıma ve duygu analizi gibi doğal dil işlevlerinde üstün performans sergiler.

Karmaşıklık

Her sinir ağının, nöronlar arasındaki her bağlantıyla ilişkili ağırlıklar ve sapmalar dahil olmak üzere parametreleri vardır. Bir basit sinir ağındaki parametrelerin sayısı, derin öğrenme sistemlerine kıyasla düşüktür. Dolayısıyla, basit sinir ağları daha az karmaşıktır ve daha az hesaplama gücü gerektirir.

Buna karşılık, derin öğrenme algoritmaları, daha fazla düğüm katmanı içermeleri nedeniyle basit sinir ağlarından daha karmaşık bir yapıya sahiptir. Örneğin, bilgileri seçici olarak unutabilir veya tutabilirler. Bu da onları uzun vadeli veri bağımlılıkları açısından yararlı kılmaktadır. Bazı derin öğrenme ağları aynı zamanda otomatik kodlayıcılar kullanır. Otomatik kodlayıcılar, anormallikleri tespit eden, verileri sıkıştıran ve üretici modellemeye yardımcı olan bir kod çözücü nöron katmanına sahiptir. Sonuç olarak, çoğu derin sinir ağı önemli ölçüde daha fazla sayıda parametreye sahiptir ve çok fazla hesaplama gücü gerektirir.

Eğitim

Daha az katmana ve bağlantıya sahip olması nedeniyle bir basit sinir ağını daha hızlı eğitebilirsiniz. Bununla birlikte, sade yapıları nedeniyle bunları sınırlı ölçüde eğitebilirsiniz. Karmaşık analizler yapamazlar.

Derin öğrenme sistemleri, karmaşık modelleri ve becerileri öğrenme konusunda çok daha büyük bir kapasiteye sahiptir. Birçok farklı gizli katman kullanarak karmaşık sistemler oluşturabilir ve bunları karmaşık görevlerde iyi performans gösterecek şekilde eğitebilirsiniz. Bununla birlikte, bunu başarmak için daha fazla kaynağa ve daha büyük veri kümelerine ihtiyaç duyarsınız.

Performans

Beslemeli sinir ağları, basit örüntüleri tanımlamak veya bilgileri sınıflandırmak gibi temel problemleri çözerken iyi performans gösterir. Ancak, daha karmaşık görevlerde zorlanırlar.

Öte yandan, derin öğrenme algoritmaları, birkaç gizli soyutlama katmanı nedeniyle devasa hacimlerde veriyi işleyebilir ve analiz edebilir. Ayrıca doğal dil işleme (NLP) ve konuşma tanıma gibi karmaşık görevleri gerçekleştirebilirler.

	Derin öğrenme sistemleri	Basit sinir ağları
Mimari	Evrişim veya yineleme için düzenlenmiş birkaç gizli katmandan oluşur.	Sinir ağları bir girdi katmanından, gizli katmandan ve çıktı katmanından oluşur. Yapısal olarak insan beynini taklit ederler.
Karmaşıklık	İşlevine bağlı olarak, derin öğrenme ağı oldukça karmaşıktır ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve otomatik kodlayıcılar gibi yapılara sahiptir.	Sinir ağları yalnızca birkaç katman içerdikleri için daha az karmaşıktır.
Performans	Derin öğrenme algoritması, büyük veri hacimlerini kapsayan karmaşık sorunları çözebilir.	Sinir ağları, basit problemleri çözerken iyi performans gösterir.
Eğitim	Bir derin öğrenme algoritmasını eğitmek çok paraya ve kaynağa mal olur.	Bir sinir ağının basitliği, bu ağın daha düşük maliyetle eğitilebileceği anlamına gelir.