Différence entre réseau de neurones et apprentissage en profondeur

le différence clé entre le réseau de neurones et l'apprentissage en profondeur est que Le réseau de neurones fonctionne de manière similaire aux neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement, tandis que l'apprentissage en profondeur est un type particulier d'apprentissage automatique imitant l'approche d'apprentissage utilisée par les humains pour acquérir des connaissances..

Le réseau de neurones aide à construire des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes complexes. Par ailleurs, l'apprentissage en profondeur fait partie de l'apprentissage par machine. Il aide à développer la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, la bioinformatique et bien d'autres. Réseau de neurones est une méthode pour mettre en œuvre l'apprentissage en profondeur.

CONTENU

1. Vue d'ensemble et différence clé
2. Qu'est-ce qu'un réseau de neurones?
3. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?
4. Comparaison côte à côte - Réseau de neurones vs apprentissage en profondeur sous forme tabulaire
5. Résumé

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones??

Les neurones biologiques sont l'inspiration des réseaux de neurones. Il y a des millions de neurones dans le cerveau humain et le processus d'information d'un neurone à l'autre. Les réseaux de neurones utilisent ce scénario. Ils créent un modèle informatique semblable à un cerveau. Il peut effectuer des tâches complexes de calcul plus rapidement qu'un système habituel.

Figure 01: Schéma fonctionnel du réseau neuronal

Dans un réseau de neurones, les nœuds se connectent les uns aux autres. Chaque connexion a un poids. Lorsque les entrées des noeuds sont x1, x2, x3,… et que les poids correspondants sont w1, w2, w3,… alors l'entrée nette (y) est,

 y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +… .

Après avoir appliqué l’entrée nette à la fonction d’activation, elle donne la sortie. La fonction d'activation peut être une fonction linéaire ou sigmoïde.

Y = F (y)

Si cette sortie est différente de la sortie souhaitée, le poids est ajusté à nouveau et ce processus se poursuit jusqu'à l'obtention de la sortie souhaitée. Ce poids de mise à jour se produit conformément à l'algorithme de rétropropagation.

Il existe deux topologies de réseau de neurones appelées feedforward et feedback. Les réseaux à action directe n'ont pas de boucle de rétroaction. En d'autres termes, les signaux ne vont que de l'entrée à la sortie. Les réseaux à action directe se divisent en un seul réseau et des réseaux neuronaux à plusieurs couches.

Types de réseau

Dans les réseaux à couche unique, la couche d'entrée se connecte à la couche de sortie. Le réseau neuronal multi-couche a plus de couches entre la couche d'entrée et la couche de sortie. Ces couches s'appellent les couches cachées. L'autre type de réseau, à savoir les réseaux de retour, comporte des chemins de retour. En outre, il est possible de transmettre des informations aux deux parties.

Figure 02: Réseau de neurones multicouches

Un réseau de neurones apprend en modifiant les poids de la connexion entre les nœuds. Il existe trois types d'apprentissage, tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. En apprentissage supervisé, le réseau fournira un vecteur de sortie en fonction du vecteur d’entrée. Ce vecteur de sortie est comparé au vecteur de sortie souhaité. S'il y a une différence, les poids vont être modifiés. Ce processus continue jusqu'à ce que la sortie réelle corresponde à la sortie souhaitée..

Dans l’apprentissage non supervisé, le réseau identifie les modèles et les caractéristiques des données d’entrée et la relation entre les données d’entrée. Dans cet apprentissage, des vecteurs d'entrée de types similaires se combinent pour créer des clusters. Lorsque le réseau obtient un nouveau modèle d’entrée, la sortie sera spécifiée en spécifiant la classe à laquelle appartient ce modèle d’entrée. L'apprentissage par renforcement accepte certaines réactions de l'environnement. Ensuite, le réseau modifie les poids. Ce sont les méthodes pour former un réseau de neurones. Dans l’ensemble, les réseaux de neurones aident à résoudre divers problèmes de reconnaissance de formes.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur??

Avant d’apprendre en profondeur, il est important de discuter de l’apprentissage automatique. Cela donne à un ordinateur la possibilité d’apprendre sans être explicitement programmé. En d’autres termes, il est utile de créer des algorithmes d’autoapprentissage pour analyser les données et reconnaître les schémas permettant de prendre des décisions. Cependant, il existe certaines limites à l'apprentissage automatique. Tout d'abord, il est difficile de travailler avec des données de grande dimension ou avec un ensemble d'entrées et de sorties extrêmement volumineux. Il pourrait être également difficile de faire l'extraction de fonctionnalités.

L'apprentissage en profondeur résout ces problèmes. C'est un type particulier d'apprentissage automatique. Cela aide à construire des algorithmes d'apprentissage qui peuvent fonctionner de manière similaire au cerveau humain. Les réseaux de neurones profonds et les réseaux de neurones récurrents sont des architectures d'apprentissage en profondeur. Un réseau de neurones profonds est un réseau de neurones avec plusieurs couches cachées. Les réseaux de neurones récurrents utilisent la mémoire pour traiter des séquences d'entrées.

Quelle est la différence entre réseau de neurones et apprentissage en profondeur?

Un réseau de neurones est un système fonctionnant de manière similaire aux neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement. L'apprentissage en profondeur est un type particulier d'apprentissage machine qui imite l'approche d'apprentissage utilisée par les humains pour acquérir des connaissances. Le réseau de neurones est une méthode pour atteindre un apprentissage en profondeur. Par contre, Deep Leaning est une forme spéciale de Machine Leaning. C'est la principale différence entre le réseau de neurones et l'apprentissage en profondeur

Résumé - Réseau de neurones vs apprentissage en profondeur

La différence entre réseau de neurones et apprentissage en profondeur réside dans le fait que le réseau de neurones fonctionne comme les neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement, tandis que l'apprentissage en profondeur est un type particulier d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage utilisée par les humains pour acquérir des connaissances.

Référence:

1. «Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur (réseau de neurones profonds)? - Définition de WhatIs.com. ”SearchEnterpriseAI. Disponible ici 
2. «Apprendre en profondeur». Wikipedia, Wikimedia Foundation, 30 mai 2018.. Disponible ici  
3.edurekaIN. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur? Apprendre en profondeur simplifié | Didacticiel d'apprentissage en profondeur | Edureka, Edureka !, 10 mai 2017. Disponible ici   
4.Tutoriels Point. "Blocs de construction de réseaux de neurones artificiels."  Tutoriels Point, 8 janvier 2018. Disponible ici  

Courtoisie d'image:

1. 'Réseau neuronal artificiel' de Geetika saini - Travail personnel, (CC BY-SA 4.0) via Wikimedia Commons  
2.'MultiLayerNeuralNetworkBigger francais'Par MultiLayerNeuralNetwork_english.png: Travail chrislatif: - HELLKNOWZ ▎TALK enWP TALK (CC BY-SA 3.0) via Wikimedia Commons