Diferença entre rede neural e aprendizado profundo

A principal diferença entre a rede neural e o aprendizado profundo é que a rede neural opera de maneira semelhante aos neurônios do cérebro humano para executar várias tarefas de computação mais rapidamente, enquanto o aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento.

A rede neural ajuda a construir modelos preditivos para resolver problemas complexos. Por outro lado, o aprendizado profundo é uma parte do aprendizado de máquina. Ajuda a desenvolver reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, bioinformática e muito mais. A Rede Neural é um método para implementar o aprendizado profundo.

CONTEÚDO

1. Visão geral e diferença chave
2. O que é rede neural
3. O que é Aprendizado Profundo
4. Comparação Lado a Lado – Rede Neural vs Aprendizado Profundo em Forma Tabular
5. Resumo

O que é Rede Neural?

Os neurônios biológicos são a inspiração para as redes neurais. Existem milhões de neurônios no cérebro humano e o processo de informação de um neurônio para outro. As redes neurais usam esse cenário. Eles criam um modelo de computador semelhante a um cérebro. Ele pode executar tarefas computacionais complexas mais rapidamente do que um sistema normal.

Figura 01: Diagrama de Blocos da Rede Neural

Em uma rede neural, os nós se conectam uns aos outros. Cada conexão tem um peso. Quando as entradas para os nós são x1, x2, x3,… e os pesos correspondentes são w1, w2, w3,… então a entrada líquida (y) é,

y = x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….

Depois de aplicar a entrada líquida à função de ativação, ela fornece a saída. A função de ativação pode ser linear ou função sigmóide.

Y = F(y)

Se esta saída for diferente da saída desejada, o peso é ajustado novamente e este processo continua até obter a saída desejada. Este peso de atualização acontece de acordo com o algoritmo de retropropagação.

Existem duas topologias de rede neural chamadas feedforward e feedback. As redes feedforward não têm loop de feedback. Em outras palavras, os sinais fluem apenas da entrada para a saída. As redes feedforward dividem-se ainda em redes neurais de camada única e multicamadas.

Tipos de rede

Em redes de camada única, a camada de entrada se conecta à camada de saída. A rede neural multicamada possui mais camadas entre a camada de entrada e a camada de saída. Essas camadas são chamadas de camadas ocultas. O outro tipo de rede que são as redes de feedback tem caminhos de feedback. Além disso, existe a possibilidade de passar informações para ambos os lados.

Figura 02: Rede Neural Multicamada

Uma rede neural aprende modificando os pesos da conexão entre os nós. Existem três tipos de aprendizado, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. No aprendizado supervisionado, a rede fornecerá um vetor de saída de acordo com o vetor de entrada. Este vetor de saída é comparado com o vetor de saída desejado. Se houver uma diferença, os pesos serão modificados. Esses processos continuam até que a saída real corresponda à saída desejada.

No aprendizado não supervisionado, a rede identifica os padrões e recursos dos dados de entrada e a relação dos dados de entrada por si mesma. Neste aprendizado, vetores de entrada de tipos semelhantes se combinam para criar clusters. Quando a rede recebe um novo padrão de entrada, ela fornecerá a saída especificando a classe à qual esse padrão de entrada pertence. A aprendizagem por reforço aceita algum feedback do ambiente. Em seguida, a rede altera os pesos. Esses são os métodos para treinar uma rede neural. No geral, as redes neurais ajudam a resolver vários problemas de reconhecimento de padrões.

O que é Aprendizado Profundo?

Antes do aprendizado profundo, é importante discutir o aprendizado de máquina. Dá a capacidade de um computador aprender sem explicitamente programado. Em outras palavras, ajuda a criar algoritmos de autoaprendizagem para analisar dados e reconhecer padrões para tomar decisões. Mas, existem algumas limitações no aprendizado de máquina geral. Em primeiro lugar, é difícil trabalhar com dados de alta dimensão ou um conjunto extremamente grande de entradas e saídas. Também pode ser difícil fazer a extração de recursos.

O aprendizado profundo resolve esses problemas. É um tipo especial de aprendizado de máquina. Ajuda a construir algoritmos de aprendizagem que podem funcionar de forma semelhante ao cérebro humano. Redes neurais profundas e redes neurais recorrentes são algumas arquiteturas de aprendizado profundo. Uma rede neural profunda é uma rede neural com várias camadas ocultas. Redes neurais recorrentes usam memória para processar sequências de entradas.

Qual é a diferença entre rede neural e aprendizado profundo?

Uma Rede Neural é um sistema que opera de forma semelhante aos neurônios do cérebro humano para realizar várias tarefas de computação mais rapidamente. O aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento. A Rede Neural é um método para alcançar o aprendizado profundo. Por outro lado, Deep Leaning é uma forma especial de Machine Leaning. Esta é a principal diferença entre rede neural e aprendizado profundo

Resumo – Rede Neural vs Aprendizado Profundo

A diferença entre rede neural e aprendizado profundo é que a rede neural opera de maneira semelhante aos neurônios do cérebro humano para executar várias tarefas de computação mais rapidamente, enquanto o aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento.

Referência:

1.“O que é Deep Learning (Deep Neural Network)? – Definição de WhatIs.com.” SearchEnterpriseAI. Disponivel aqui
2. “Aprendizado Profundo”. Wikipedia, Fundação Wikimedia, 30 de maio de 2018. Disponivel aqui
3.edurekaIN. O que é Aprendizado Profundo | Aprendizado Profundo Simplificado | Tutorial de Aprendizado Profundo | Edureka, Edureka!, 10 de maio de 2017. Disponivel aqui
4.Ponto de Tutoriais. “Blocos de construção de redes neurais artificiais”. Ponto de tutoriais8 de janeiro de 2018. Disponivel aqui

Cortesia da imagem:

1.’Rede neural artificial’Por Geetika saini – Trabalho próprio, (CC BY-SA 4.0) através da Commons Wikimedia
2.’MultiLayerNeuralNetworkBigger english’By MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Chrislbtrabalho derivado: — HELLKNOWZ ▎TALK ▎enWP TALK (CC BY-SA 3.0) através da Commons Wikimedia

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