Die Interaktion zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen

Neuronale Netze und Deep Learning sind eng miteinander verbunden, aber unterschiedlich, wie zwei Seiten einer Medaille.

Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ähnelt dem menschlichen Gehirn, das aus vielen stark miteinander verbundenen Verarbeitungsneuronen besteht. Diese Neuronen arbeiten zusammen, um komplexe maschinelle Lernprobleme auf hochsensible Weise zu lösen, was uns bahnbrechende Fortschritte beschert.

Die grundlegende Recheneinheit in einem neuronalen Netzwerk ist das Neuron, das Eingaben empfängt und diese über mehrere Neuronen in mehreren verborgenen Schichten verarbeitet und schließlich über die Ausgabeschicht eine Ausgabe generiert. Beim maschinellen Lernen ist das gängige Modell neuronaler Netze von biologischen Neuronen inspiriert. Dieses Modell bezieht sich auf ein einschichtiges neuronales Netz mit nur einem Ausgang.

Neuronale Netze erreichen Konvergenz durch Vorwärtsausbreitung, Berechnungsverlust, Rückausbreitung, Gradientenabstieg usw. Es wird als künstliches neuronales Netzwerk (KNN) bezeichnet und ist die Grundlage des Deep Learning.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Algorithmus, der tiefe neuronale Netze verwendet, um komplexe Daten zu trainieren und die Ausgabe über mehrere verborgene Schichten und Knoten vorherzusagen. Dieser Algorithmus kann die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen.

Traditionelles maschinelles Lernen kann Vorhersagen treffen, indem bei der Verarbeitung strukturierter Daten das Feature-Engineering im Voraus abgeschlossen wird, während Deep Learning sowohl manuelles Feature-Engineering als auch Selbstlernen durchführt. Dadurch ist Deep Learning effizienter und kann sich im Laufe der Zeit verbessern.

Deep Learning spielt in der Forschung im heutigen digitalen Zeitalter eine zentrale Rolle. Um Deep Learning jedoch vollständig zu realisieren, sind neuronale Netze unverzichtbar. Diese Algorithmen sind dem menschlichen Gehirn und Nervensystem nachempfunden und stellen eine große Hilfe für den umfassenderen Deep-Learning-Prozess dar. Daher sind neuronale Netze und Deep Learning untrennbar miteinander verbunden.

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