В чем разница между глубоким обучением и нейронными сетями?
Глубокое обучение – это область искусственного интеллекта, которая учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Модели глубокого обучения могут распознавать закономерности таких данных, как сложные изображения, тексты и звуки для получения точных сведений и прогнозов. Нейронная сеть – это базовая технология глубокого обучения. Она состоит из взаимосвязанных узлов или нейронов в слоистой структуре. Узлы обрабатывают данные в скоординированной и адаптивной системе. Они обмениваются отзывами о полученных результатах, учатся на ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом, искусственные нейронные сети являются ядром системы глубокого обучения.
Ключевые отличия: глубокое обучение и нейронные сети
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 представить в виде последовательности взаимосвязанных рекуррентных блоков,
образующих направленный цикл. На каждом временном шаге каждый блок принимает текущий вход и объединяет его с предыдущим скрытым состоянием, формируя новое скрытое состояние и генерируя выход. Этот процесс повторяется для каждого элемента входной последовательности, что позволяет сети улавливать временные зависимости и шаблоны.
Благодаря этой способности RNN хорошо подходят для задач обработки естественного языка, включая языковое моделирование, распознавание речи и анализ тональности.
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.
Практическое применение: глубокое обучение и нейронные сети
Для решения задач машинного обучения (ML) часто применяются простые нейронные сети, поскольку их разработка требует меньше времени и ресурсов. Организации могут самостоятельно разрабатывать приложения, использующие простые нейронные сети. Такие сети хорошо подходят для небольших проектов и задач, не предполагающих высоких вычислительных нагрузок, например для визуализации данных или выявления базовых закономерностей. Это делает их доступным и экономичным решением для организаций, желающих самостоятельно создавать ML-приложения.
В то же время глубокое обучение предоставляет более широкий спектр возможностей. Благодаря способности извлекать сложные закономерности из данных, такие модели обеспечивают передовую производительность в областях, требующих высокой точности и адаптивности, например при обработке естественного языка (NLP), системах автономного вождения или распознавании речи.
Однако обучение и внедрение таких систем требует значительных вычислительных и финансовых ресурсов. Поэтому многие компании предпочитают использовать уже готовые, предварительно обученные модели глубокого обучения в виде полностью управляемых сервисов, которые можно адаптировать под конкретные бизнес-задачи.
Краткое изложение различий: системы глубокого обучения и нейронные сети
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. |
Как AWS может помочь удовлетворить ваши требования к глубокому обучению?
Amazon Web Services (AWS) предоставляет несколько предложений по глубокому обучению, использующих возможности облачных вычислений. Это поможет вам масштабировать приложения глубокого обучения с меньшими затратами и оптимизировать их скорость. Дополнительные сведения см. в разделе Глубокое обучение на AWS.
Ниже приведено несколько примеров сервисов AWS, которые можно использовать для полного управления конкретными приложениями глубокого обучения.
- Дополненный ИИ Amazon (Amazon A2I) позволяет проводить проверки систем машинного обучения под руководством человека. Это поможет вам гарантировать точность.
- Инструмент тестирования безопасности Amazon CodeGuru отслеживает, обнаруживает и устраняет уязвимости безопасности кода на протяжении всего цикла разработки.
- Amazon Comprehend извлекает ценную информацию из документов и упрощает рабочие процессы обработки документов.
- Amazon DevOps Guru повышает доступность приложений с помощью облачных операций на базе машинного интеллекта.
- Amazon Forecast использует машинное обучение для прогнозирования операций продаж и потребностей в запасах миллионов товаров.
- Amazon Fraud Detector обнаруживает мошенничество в Интернете с помощью машинного обучения, улучшая методы обеспечения безопасности бизнеса.
- Amazon Monitron позволяет сократить незапланированные простои оборудования с помощью машинного обучения и технического обслуживания по текущему состоянию.
- Amazon Translate обеспечивает высокоточные и постоянно улучшающиеся переводы с помощью одного вызова API.
Начните работать с глубоким обучением, искусственным интеллектом и машинным обучением на AWS, создав аккаунт уже сегодня.