Perbedaan antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam

Itu perbedaan utama Antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam adalah itu Jaringan saraf beroperasi mirip dengan neuron di otak manusia untuk melakukan berbagai tugas perhitungan lebih cepat sementara pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khusus yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan.

Jaringan saraf membantu membangun model prediktif untuk memecahkan masalah yang kompleks. Di sisi lain, pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Ini membantu mengembangkan pengenalan suara, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, bioinformatika dan banyak lagi. Jaringan saraf adalah metode untuk mengimplementasikan pembelajaran yang mendalam.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Jaringan Saraf
3. Apa itu pembelajaran yang mendalam
4. Perbandingan berdampingan - Jaringan Saraf vs Pembelajaran mendalam dalam bentuk tabel
5. Ringkasan

Apa itu Jaringan Saraf?

Neuron biologis adalah inspirasi untuk jaringan saraf. Ada jutaan neuron di otak manusia dan proses informasi dari satu neuron ke neuron lainnya. Jaringan saraf menggunakan skenario ini. Mereka membuat model komputer yang mirip dengan otak. Itu dapat melakukan tugas kompleks komputasi lebih cepat dari sistem biasa.

Gambar 01: Diagram blok jaringan saraf

Dalam jaringan saraf, node terhubung satu sama lain. Setiap koneksi memiliki bobot. Ketika input ke node adalah x1, x2, x3, ... dan bobot yang sesuai adalah W1, W2, W3, ... maka input bersih (y) adalah,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .

Setelah menerapkan input bersih ke fungsi aktivasi, ia memberikan output. Fungsi aktivasi dapat berupa fungsi linier atau sigmoid.

Y = f (y)

Jika output ini berbeda dari output yang diinginkan, beratnya disesuaikan lagi dan proses ini terus menerus sampai mendapatkan output yang diinginkan. Bobot pembaruan ini terjadi sesuai dengan algoritma backpropagation.

Ada dua topologi jaringan saraf yang disebut feedforward dan umpan balik. Jaringan feedforward tidak memiliki loop umpan balik. Dengan kata lain, sinyal hanya mengalir dari input ke output. Jaringan feedforward selanjutnya membagi menjadi satu lapisan dan jaringan saraf multi-lapisan.

Jenis jaringan

Dalam jaringan lapisan tunggal, lapisan input terhubung ke lapisan output. Jaringan saraf multi-lapisan memiliki lebih banyak lapisan antara lapisan input dan lapisan output. Lapisan -lapisan itu disebut lapisan tersembunyi. Jenis jaringan lain yang merupakan jaringan umpan balik memiliki jalur umpan balik. Selain itu, ada kemungkinan untuk meneruskan informasi ke kedua sisi.

Gambar 02: Jaringan saraf multilayer

Jaringan saraf belajar dengan memodifikasi bobot koneksi antara node. Ada tiga jenis pembelajaran, seperti pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan dan pembelajaran penguatan. Dalam pembelajaran yang diawasi, jaringan akan memberikan vektor output sesuai dengan vektor input. Vektor output ini dibandingkan dengan vektor output yang diinginkan. Jika ada perbedaan, bobot akan memodifikasi. Proses ini berlanjut hingga output aktual cocok dengan output yang diinginkan.

Dalam pembelajaran yang tidak diawasi, jaringan mengidentifikasi pola dan fitur dari data input dan hubungan untuk data input dengan sendirinya. Dalam pembelajaran ini, input vektor dari jenis serupa bergabung untuk membuat cluster. Saat jaringan mendapatkan pola input baru, itu akan memberikan output yang menentukan kelas yang dimiliki oleh pola input. Pembelajaran penguatan menerima umpan balik dari lingkungan. Kemudian jaringan mengubah bobot.  Itulah metode untuk melatih jaringan saraf. Secara keseluruhan, jaringan saraf membantu menyelesaikan berbagai masalah pengenalan pola.

Apa itu pembelajaran yang mendalam?

Sebelum belajar mendalam, penting untuk membahas pembelajaran mesin. Ini memberi kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, ini membantu membuat algoritma belajar mandiri untuk menganalisis data dan mengenali pola untuk membuat keputusan. Tapi, ada beberapa keterbatasan adalah pembelajaran mesin umum. Pertama, sulit untuk bekerja dengan data dimensi tinggi atau input dan output yang sangat besar. Mungkin juga sulit untuk melakukan ekstraksi fitur.

Pembelajaran mendalam memecahkan masalah ini. Ini adalah jenis pembelajaran mesin khusus. Ini membantu membangun algoritma pembelajaran yang dapat berfungsi mirip dengan otak manusia. Jaringan saraf yang dalam dan jaringan saraf berulang adalah beberapa arsitektur pembelajaran yang mendalam. Jaringan saraf yang dalam adalah jaringan saraf dengan beberapa lapisan tersembunyi. Jaringan saraf berulang menggunakan memori untuk memproses urutan input.

Apa perbedaan antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam?

Jaringan saraf adalah sistem yang beroperasi mirip dengan neuron di otak manusia untuk melakukan berbagai tugas perhitungan lebih cepat. Deep Learning adalah jenis pembelajaran mesin khusus yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan. Jaringan saraf adalah metode untuk mencapai pembelajaran yang mendalam. Di sisi lain, condong dalam adalah bentuk khusus dari condong mesin. Ini adalah perbedaan utama antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam

Ringkasan -Jaringan Saraf vs Pembelajaran mendalam

Perbedaan antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam adalah bahwa jaringan saraf beroperasi mirip dengan neuron di otak manusia untuk melakukan berbagai tugas perhitungan lebih cepat sementara pembelajaran yang mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khusus yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan.

Referensi:

1.“Apa itu pembelajaran mendalam (jaringan saraf dalam)? - Definisi dari Whatis.com.”Searchenterpriseai. Tersedia disini 
2.“Pembelajaran mendalam.”Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30 Mei 2018. Tersedia disini  
3.Edurekain. Apa itu pembelajaran mendalam | Pembelajaran mendalam disederhanakan | Tutorial pembelajaran mendalam | Edureka, Edureka!, 10 Mei 2017. Tersedia disini   
4.Poin Tutorial. “Blok bangunan jaringan saraf buatan.Tutorial Point, 8 Jan. 2018. Tersedia disini  

Gambar milik:

1.'Jaringan Saraf Buatan' Geetika Saini - Karya Sendiri, (CC By -Sa 4.0) Via Commons Wikimedia  
2.'Multilayerneuralnetworkbigger english'by multilayerneuralnetwork_english.PNG: Pekerjaan Chrislbderivatif: - Hellknowz ▎Talk ▎enwp Talk (CC BY -SA 3.0) Via Commons Wikimedia