Perbezaan utama antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf beroperasi serupa dengan neuron dalam otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan dengan lebih pantas manakala pembelajaran mendalam ialah jenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk dapatkan ilmu.
Rangkaian saraf membantu membina model ramalan untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Sebaliknya, pembelajaran mendalam adalah sebahagian daripada pembelajaran mesin. Ia membantu membangunkan pengecaman pertuturan, pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, sistem pengesyoran, bioinformatik dan banyak lagi. Rangkaian Neural ialah kaedah untuk melaksanakan pembelajaran mendalam.
Apakah itu Rangkaian Neural?
Neuron biologi adalah inspirasi untuk rangkaian saraf. Terdapat berjuta-juta neuron dalam otak manusia dan proses maklumat dari satu neuron ke neuron yang lain. Rangkaian Neural menggunakan senario ini. Mereka mencipta model komputer yang serupa dengan otak. Ia boleh melaksanakan tugas kompleks pengiraan lebih pantas daripada sistem biasa.
Rajah 01: Gambarajah blok Rangkaian Neural
Dalam rangkaian saraf, nod bersambung antara satu sama lain. Setiap sambungan mempunyai berat. Apabila input kepada nod ialah x1, x2, x3, … dan pemberat yang sepadan ialah w1, w2, w3, … maka input bersih (y) ialah, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Selepas menggunakan input bersih pada fungsi pengaktifan, ia memberikan output. Fungsi pengaktifan boleh menjadi fungsi linear atau sigmoid.
Y=F(y)
Jika output ini berbeza daripada output yang diingini, beratnya dilaraskan semula dan proses ini berterusan sehingga mendapat output yang dikehendaki. Berat kemas kini ini berlaku mengikut algoritma perambatan belakang.
Terdapat dua topologi rangkaian saraf yang dipanggil feedforward dan maklum balas. Rangkaian suapan hadapan tidak mempunyai gelung maklum balas. Dengan kata lain, isyarat hanya mengalir dari input ke output. Rangkaian suapan hadapan terus membahagi kepada satu lapisan dan rangkaian saraf berbilang lapisan.
Jenis Rangkaian
Dalam rangkaian lapisan tunggal, lapisan input bersambung ke lapisan output. Rangkaian saraf berbilang lapisan mempunyai lebih banyak lapisan antara lapisan input dan lapisan output. Lapisan tersebut dipanggil lapisan tersembunyi. Jenis rangkaian lain iaitu rangkaian maklum balas mempunyai laluan maklum balas. Selain itu, terdapat kemungkinan untuk menyampaikan maklumat kepada kedua-dua pihak.
Rajah 02: Rangkaian Neural Berbilang Lapisan
Rangkaian saraf belajar dengan mengubah suai berat sambungan antara nod. Terdapat tiga jenis pembelajaran, seperti pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran pengukuhan. Dalam pembelajaran yang diselia, rangkaian akan menyediakan vektor keluaran mengikut vektor input. Vektor keluaran ini dibandingkan dengan vektor keluaran yang dikehendaki. Jika terdapat perbezaan, pemberat akan diubah suai. Proses ini berterusan sehingga output sebenar sepadan dengan output yang dikehendaki.
Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, rangkaian mengenal pasti corak dan ciri daripada data input dan hubungan untuk data input dengan sendirinya. Dalam pembelajaran ini, vektor input daripada jenis yang serupa bergabung untuk mencipta kelompok. Apabila rangkaian mendapat corak input baharu, ia akan memberikan output yang menentukan kelas yang dimiliki oleh corak input itu. Pembelajaran pengukuhan menerima beberapa maklum balas daripada persekitaran. Kemudian rangkaian menukar berat. Itulah kaedah untuk melatih rangkaian saraf. Secara keseluruhannya, rangkaian saraf membantu menyelesaikan pelbagai masalah pengecaman corak.
Apakah itu Pembelajaran Dalam?
Sebelum pembelajaran mendalam, adalah penting untuk membincangkan pembelajaran mesin. Ia memberikan keupayaan untuk komputer untuk belajar tanpa diprogramkan secara eksplisit. Dalam erti kata lain, ia membantu untuk mencipta algoritma pembelajaran kendiri untuk menganalisis data dan mengenali corak untuk membuat keputusan. Tetapi, terdapat beberapa batasan ialah pembelajaran mesin umum. Pertama, sukar untuk bekerja dengan data dimensi tinggi atau set input dan output yang sangat besar. Mungkin juga sukar untuk melakukan pengekstrakan ciri.
Pembelajaran mendalam menyelesaikan isu ini. Ia adalah jenis pembelajaran mesin yang istimewa. Ia membantu untuk membina algoritma pembelajaran yang boleh berfungsi sama dengan otak manusia. Rangkaian saraf dalam dan rangkaian saraf berulang adalah beberapa seni bina pembelajaran mendalam. Rangkaian saraf dalam ialah rangkaian Neural dengan berbilang lapisan tersembunyi. Rangkaian saraf berulang menggunakan memori untuk memproses jujukan input.
Apakah Perbezaan Antara Rangkaian Neural dan Pembelajaran Mendalam?
Rangkaian Neural ialah sistem yang beroperasi serupa dengan neuron dalam otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan dengan lebih pantas. Pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan. Rangkaian Neural ialah kaedah untuk mencapai pembelajaran mendalam. Sebaliknya, Deep Leaning ialah bentuk khas Machine Leaning. Ini ialah perbezaan utama antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam
Ringkasan – Rangkaian Neural vs Pembelajaran Dalam
Perbezaan antara rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf beroperasi serupa dengan neuron dalam otak manusia untuk melaksanakan pelbagai tugas pengiraan dengan lebih pantas manakala pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin khas yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk memperoleh pengetahuan.
