নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শেখার মধ্যে পার্থক্য

Question

নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে পার্থক্যের দিক থেকে, আমরা বেশ কয়েকটি আইটেমের তালিকা করতে পারি, যেমন আরও স্তর অন্তর্ভুক্ত করা হয়, বিশাল ডেটা সেট করা যায়, প্রশিক্ষণকে জটিল মডেলটিকে সম্ভব করার জন্য শক্তিশালী কম্পিউটার হার্ডওয়্যার

এগুলি ছাড়াও, এনএন এবং ডিএল এর মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আরও বিস্তারিত ব্যাখ্যা রয়েছে?

Comments

আমি যতদূর জানি, একটি নেটওয়ার্ককে "গভীর" করার জন্য বেশ কয়েকটি লুকানো স্তর থাকা যথেষ্ট; বেশি ডেটা এবং বৃহত্তর কম্পিউটারগুলি উভয়ই মেশিন লার্নিংয়ের ক্রমবর্ধমান প্রাপ্যতার লক্ষণ।

— সাইকোরাক্স মনিকাকে

সম্ভবত এই প্রশ্নটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার স্ট্যাক এক্সচেঞ্জে স্থানান্তরিত হওয়া উচিত ?

— উইলিয়াম কেএফ

@ উইলিয়াম ক্যামএফ এটি এখানে যথাযথ বিষয়যুক্ত।

— সাইকোরাক্স মনিকাকে

Answer 1

গভীর শেখা = গভীর কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক + অন্যান্য ধরণের গভীর মডেল ।

গভীর কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি = 1 টিরও বেশি স্তর সহ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক। ( গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে স্তরগুলির সর্বনিম্ন সংখ্যা দেখুন )

Answer 2

ফ্র্যাঙ্ক ডারনোনকোর্টের একটি সাধারণ সাধারণ উত্তর রয়েছে, তবে আমি মনে করি এটি উল্লেখ করার মতো যে, যখন লোকেরা "ডিপ লার্নিং" বিস্তৃত শব্দটি ব্যবহার করে তখন তারা প্রায়শই সাম্প্রতিক কৌশলগুলির ব্যবহার বোঝায় যেমন সমঝোতার মতো, আপনি পুরানো / traditionalতিহ্যবাহী খুঁজে পাবেন না (সম্পূর্ণ সংযুক্ত) নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি। চিত্র স্বীকৃতি সমস্যাগুলির জন্য, কনভোলশন গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক সক্ষম করতে পারে কারণ কনভলিউটেড নিউরন / ফিল্টার ওজন ভাগ করে কিছুটা বেশি ফিট করার ঝুঁকি হ্রাস করে।

Answer 3

স্তর অনেক সঙ্গে স্নায়ুর নেটওয়ার্ক দ্বারা গভীর আর্কিটেকচারের।

যাইহোক, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ব্যবহৃত ব্যাকপ্রপাগেশন লার্নিং অ্যালগরিদম নেটওয়ার্ক খুব গভীর হলে ভাল কাজ করে না। গভীর আর্কিটেকচারে শিখতে আর্কিটেকচারগুলিকে ("গভীর শিক্ষা") এটিকে সম্বোধন করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, বল্টজম্যান মেশিনগুলি পরিবর্তে একটি বিপরীতমুখী শেখার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।

একটি গভীর স্থাপত্যের সাথে আসা সহজ। একটি গভীর আর্কিটেকচারের জন্য ভাল কাজ করে এমন একটি শেখার অ্যালগরিদম নিয়ে আসা কঠিন প্রমাণিত হয়েছে।

Comments

তবে এটি মনে হয় যে ব্যাকপ্রোপেশন অ্যালগরিদমটি এখনও ব্যাট সাধারণীকরণের মতো কিছু সদ্য বিকাশযুক্ত সংখ্যাসূচক অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলি অর্জন করার পরেও কুনিও নেট এবং পুনরাবৃত্ত নেটগুলি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

— ব্যবহারকারী 3269

@ ইউজার 3269 ব্যাচের সাধারণীকরণ এবং ড্রপআউট হ'ল গভীর আর্কিটেকচারগুলিতে আরও ভালভাবে কাজ করার চেষ্টা করার জন্য লার্নিং অ্যালগরিদমে পরিবর্তনের উদাহরণ।

— নিল জি

Answer 4

গভীর শিক্ষার জন্য একাধিক স্তরযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক দরকার - প্রতিটি স্তর গাণিতিক রূপান্তর করে এবং পরবর্তী স্তরটিতে খাওয়ায়। শেষ স্তর থেকে আউটপুটটি প্রদত্ত ইনপুটটির জন্য নেটওয়ার্কের সিদ্ধান্ত। ইনপুট এবং আউটপুট স্তরের মধ্যবর্তী স্তরগুলিকে লুকানো স্তর বলা হয়।

একটি গভীর লার্নিং নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরগুলিতে আন্তঃসংযোগযুক্ত পারসেপ্ট্রনগুলির একটি বিশাল সংগ্রহ। নেটওয়ার্কের প্রতিটি পার্সেপেট্রনের ওজন এবং পক্ষপাত পুরো নেটওয়ার্কের আউটপুট সিদ্ধান্তের প্রকৃতিকে প্রভাবিত করে। একটি নিখুঁতভাবে সুরক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্কে, সমস্ত পার্সেপট্রন এর ওজন এবং পক্ষপাতের সমস্ত মানগুলি এমন যে সমস্ত সম্ভাব্য ইনপুটগুলির জন্য আউটপুট সিদ্ধান্ত সর্বদা সঠিক (প্রত্যাশিত হিসাবে) থাকে। ওজন এবং পক্ষপাত কীভাবে কনফিগার করা হয়? এটি নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের সময় পুনরাবৃত্তভাবে ঘটে - যাকে বলা হয় গভীর শিক্ষা। (শারদ গান্ধী)