La principale différence entre le réseau de neurones et l'apprentissage en profondeur est que le réseau de neurones fonctionne de la même manière que les neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement, tandis que l'apprentissage en profondeur est un type spécial d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage que les humains utilisent pour acquérir des connaissances.
Le réseau de neurones aide à construire des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes complexes. D'autre part, l'apprentissage en profondeur fait partie de l'apprentissage automatique. 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. Le réseau de neurones est une méthode pour mettre en œuvre l'apprentissage en profondeur.
Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?
Les neurones biologiques sont à l'origine 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 de calcul complexes plus rapidement qu'un système habituel.
Figure 01: Schéma fonctionnel du réseau de neurones
Dans un réseau de neurones, les nœuds se connectent les uns aux autres. Chaque connexion a un poids. Lorsque les entrées des nœuds 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 à nouveau ajusté et ce processus continue jusqu'à l'obtention de la sortie souhaitée. Ce poids de mise à jour se produit selon l'algorithme de rétropropagation.
Il existe deux topologies de réseaux de neurones appelées feedforward et feedback. Les réseaux feedforward n'ont pas de boucle de rétroaction. En d'autres termes, les signaux circulent uniquement de l'entrée vers la sortie. Les réseaux feedforward se divisent en une couche unique et des réseaux de neurones multicouches.
Types de réseau
Dans les réseaux à une seule couche, la couche d'entrée se connecte à la couche de sortie. Le réseau neuronal multicouche a plus de couches entre la couche d'entrée et la couche de sortie. Ces couches sont appelées les couches cachées. L'autre type de réseau, à savoir les réseaux de rétroaction, a des voies de rétroaction. De plus, il est possible de transmettre des informations aux deux côtés.
Figure 02: Réseau neuronal multicouche
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 seront modifiés. Ce processus se poursuit 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 à partir des données d'entrée et la relation pour les données d'entrée par lui-même. Dans cet apprentissage, des vecteurs d'entrée de types similaires se combinent pour créer des clusters. Lorsque le réseau reçoit un nouveau modèle d'entrée, il donne la sortie spécifiant la classe à laquelle appartient ce modèle d'entrée. L'apprentissage par renforcement accepte certains retours 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 le Deep Learning ?
Avant le deep learning, il est important de discuter du machine learning. Il donne la possibilité à un ordinateur d'apprendre sans programmation explicite. En d'autres termes, cela aide à créer des algorithmes d'auto-apprentissage pour analyser les données et reconnaître des modèles pour prendre des décisions. Mais, il y a quelques limites à l'apprentissage automatique général. Premièrement, il est difficile de travailler avec des données de grande dimension ou un ensemble extrêmement large d'entrées et de sorties. Il peut également être difficile d'extraire des fonctionnalités.
L'apprentissage en profondeur résout ces problèmes. Il s'agit d'un type particulier d'apprentissage automatique. Cela aide à construire des algorithmes d'apprentissage qui peuvent fonctionner de la même manière que le cerveau humain. Les réseaux de neurones profonds et les réseaux de neurones récurrents sont des architectures d'apprentissage en profondeur. Un réseau neuronal profond est un réseau neuronal avec plusieurs couches cachées. Les réseaux de neurones récurrents utilisent la mémoire pour traiter des séquences d'entrées.
Quelle est la différence entre le réseau de neurones et l'apprentissage en profondeur ?
Un réseau de neurones est un système qui fonctionne de la même manière que les neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement. L'apprentissage en profondeur est un type spécial d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage utilisée par les humains pour acquérir des connaissances. Le réseau de neurones est une méthode d'apprentissage en profondeur. D'autre part, 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 Deep Learning
La différence entre le réseau de neurones et l'apprentissage en profondeur est que le réseau de neurones fonctionne de la même manière que les neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement, tandis que l'apprentissage en profondeur est un type spécial d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage que les humains utilisent pour gagner connaissances.
