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 ganhar conhecimento.
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.
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. 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 + ….
Após aplicar a entrada líquida à função de ativação, ela fornece a saída. A função de ativação pode ser linear ou 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 se dividem 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 tem 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. Esse processo continua até que a saída real corresponda à saída desejada.
No aprendizado não supervisionado, a rede identifica os padrões e características 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 Deep Learning?
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 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 ganhar conhecimento.
