न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के समान काम करता है ताकि विभिन्न गणना कार्यों को तेजी से किया जा सके जबकि डीप लर्निंग एक विशेष प्रकार की मशीन लर्निंग है जो सीखने के दृष्टिकोण का अनुकरण करती है जिसका उपयोग मनुष्य करते हैं ज्ञान प्राप्त करें।
तंत्रिका नेटवर्क जटिल समस्याओं को हल करने के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने में मदद करता है। दूसरी ओर, डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक हिस्सा है। यह वाक् पहचान, छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, सिफारिश प्रणाली, जैव सूचना विज्ञान और बहुत कुछ विकसित करने में मदद करता है। तंत्रिका नेटवर्क गहन शिक्षण को लागू करने की एक विधि है।
तंत्रिका नेटवर्क क्या है?
जैविक न्यूरॉन्स तंत्रिका नेटवर्क के लिए प्रेरणा हैं। मानव मस्तिष्क में लाखों न्यूरॉन्स होते हैं और एक न्यूरॉन से दूसरे में सूचना प्रक्रिया होती है। तंत्रिका नेटवर्क इस परिदृश्य का उपयोग करते हैं। वे मस्तिष्क के समान एक कंप्यूटर मॉडल बनाते हैं। यह एक सामान्य प्रणाली की तुलना में कम्प्यूटेशनल जटिल कार्यों को तेजी से कर सकता है।
चित्र 01: तंत्रिका नेटवर्क ब्लॉक आरेख
एक तंत्रिका नेटवर्क में, नोड्स एक दूसरे से जुड़ते हैं। प्रत्येक कनेक्शन का वजन होता है। जब नोड्स में इनपुट x1, x2, x3, … और संबंधित भार w1, w2, w3, … हैं तो नेट इनपुट (y) है, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
एक्टिवेशन फंक्शन में नेट इनपुट लगाने के बाद यह आउटपुट देता है। सक्रियण फ़ंक्शन रैखिक या सिग्मॉइड फ़ंक्शन हो सकता है।
वाई=एफ(वाई)
यदि यह आउटपुट वांछित आउटपुट से अलग है, तो वजन फिर से समायोजित किया जाता है और यह प्रक्रिया वांछित आउटपुट प्राप्त करने तक जारी रहती है। यह अद्यतन भार बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिथम के अनुसार होता है।
दो तंत्रिका नेटवर्क टोपोलॉजी हैं जिन्हें फीडफॉरवर्ड और फीडबैक कहा जाता है। फीडफॉरवर्ड नेटवर्क में कोई फीडबैक लूप नहीं होता है। दूसरे शब्दों में, सिग्नल केवल इनपुट से आउटपुट की ओर प्रवाहित होते हैं। Feedforward नेटवर्क आगे एक परत और बहु-परत तंत्रिका नेटवर्क में विभाजित होता है।
नेटवर्क प्रकार
सिंगल लेयर नेटवर्क में, इनपुट लेयर आउटपुट लेयर से जुड़ती है। मल्टी-लेयर न्यूरल नेटवर्क में इनपुट लेयर और आउटपुट लेयर के बीच अधिक परतें होती हैं। उन परतों को हिडन लेयर्स कहा जाता है। अन्य नेटवर्क प्रकार जो फीडबैक नेटवर्क है, उसके पास फीडबैक पथ हैं। इसके अलावा, दोनों पक्षों को जानकारी देने की संभावना है।
चित्र 02: बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क
एक तंत्रिका नेटवर्क नोड्स के बीच कनेक्शन के भार को संशोधित करके सीखता है। सीखने के तीन प्रकार हैं, जैसे पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण और सुदृढीकरण सीखना। पर्यवेक्षित शिक्षण में, नेटवर्क इनपुट वेक्टर के अनुसार आउटपुट वेक्टर प्रदान करेगा। इस आउटपुट वेक्टर की तुलना वांछित आउटपुट वेक्टर से की जाती है। यदि कोई अंतर है, तो वज़न बदल जाएगा। यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक वास्तविक आउटपुट वांछित आउटपुट से मेल नहीं खाता।
अनपर्यवेक्षित लर्निंग में, नेटवर्क इनपुट डेटा से पैटर्न और विशेषताओं की पहचान करता है और इनपुट डेटा के लिए संबंध अपने आप में। इस सीखने में, समान प्रकार के इनपुट वैक्टर क्लस्टर बनाने के लिए गठबंधन करते हैं। जब नेटवर्क को एक नया इनपुट पैटर्न मिलता है, तो यह उस वर्ग को निर्दिष्ट करते हुए आउटपुट देगा जिससे वह इनपुट पैटर्न संबंधित है।सुदृढीकरण सीखना पर्यावरण से कुछ प्रतिक्रिया स्वीकार करता है। फिर नेटवर्क वज़न बदलता है। ये तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के तरीके हैं। कुल मिलाकर, तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न पैटर्न पहचान समस्याओं को हल करने में मदद करते हैं।
डीप लर्निंग क्या है?
डीप लर्निंग से पहले मशीन लर्निंग पर चर्चा करना जरूरी है। यह कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देता है। दूसरे शब्दों में, यह डेटा का विश्लेषण करने और निर्णय लेने के लिए पैटर्न को पहचानने के लिए स्व-शिक्षण एल्गोरिदम बनाने में मदद करता है। लेकिन, सामान्य मशीन लर्निंग की कुछ सीमाएँ हैं। सबसे पहले, उच्च आयामी डेटा या इनपुट और आउटपुट के बहुत बड़े सेट के साथ काम करना मुश्किल है। फीचर एक्सट्रैक्शन करना भी मुश्किल हो सकता है।
गहरी शिक्षा इन मुद्दों को हल करती है। यह एक विशेष प्रकार की मशीन लर्निंग है। यह सीखने के एल्गोरिदम बनाने में मदद करता है जो मानव मस्तिष्क के समान कार्य कर सकता है। डीप न्यूरल नेटवर्क और आवर्तक न्यूरल नेटवर्क कुछ डीप लर्निंग आर्किटेक्चर हैं।एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क एक तंत्रिका नेटवर्क है जिसमें कई छिपी हुई परतें होती हैं। आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क इनपुट के अनुक्रम को संसाधित करने के लिए मेमोरी का उपयोग करते हैं।
न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग में क्या अंतर है?
एक तंत्रिका नेटवर्क एक प्रणाली है जो मानव मस्तिष्क में विभिन्न गणना कार्यों को तेजी से करने के लिए न्यूरॉन्स के समान संचालित होती है। डीप लर्निंग एक विशेष प्रकार की मशीन लर्निंग है जो ज्ञान प्राप्त करने के लिए मनुष्यों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सीखने के दृष्टिकोण का अनुकरण करती है। तंत्रिका नेटवर्क गहन शिक्षण प्राप्त करने का एक तरीका है। दूसरी ओर, डीप लीनिंग मशीन लीनिंग का एक विशेष रूप है। यह तंत्रिका नेटवर्क और गहरी शिक्षा के बीच मुख्य अंतर है
सारांश - तंत्रिका नेटवर्क बनाम डीप लर्निंग
न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग के बीच का अंतर यह है कि न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के समान विभिन्न गणना कार्यों को तेजी से करने के लिए संचालित होता है जबकि डीप लर्निंग एक विशेष प्रकार की मशीन लर्निंग है जो सीखने के दृष्टिकोण का अनुकरण करती है जिसका उपयोग मनुष्य प्राप्त करने के लिए करते हैं ज्ञान।
