Quelle est la différence entre le deep learning et les réseaux neuronaux ?

Les termes deep learning et réseaux neuronaux sont utilisés de manière interchangeable car tous les systèmes de deep learning sont constitués de réseaux neuronaux. Cependant, les détails techniques varient. Il existe plusieurs types de technologies de réseaux neuronaux, et toutes ne peuvent pas être utilisées dans les systèmes de deep learning.

Pour cette comparaison, le terme réseau neuronal fait référence à un réseau neuronal rétroactif. Les réseaux neuronaux à action directe (feedforward) traitent les données dans une seule direction, du nœud d'entrée au nœud de sortie. De tels réseaux sont également appelés réseaux neuronaux simples.

Viennent ensuite quelques différences clés entre les réseaux neuronaux avancés et les systèmes de deep learning.

Architecture

Dans un simple réseau neuronal, chaque nœud d'une couche est connecté à chaque nœud de la couche suivante. Il n'y a qu'une seule couche cachée.

En revanche, les systèmes de deep learning comportent plusieurs couches cachées qui les rendent profonds.

Il existe deux principaux types de systèmes de deep learning dotés d'architectures différentes : les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN).

Architecture CNN

Les CNN ont trois groupes de couches :

• Les couches convolutives extraient les informations des données que vous saisissez à l'aide de filtres préconfigurés.
• La mise en commun des couches réduit la dimensionnalité des données, en les décomposant en différentes parties ou régions.
• Les couches entièrement connectées créent des voies neuronales supplémentaires entre les couches. Cela permet au réseau d'apprendre les relations complexes entre les fonctionnalités et de faire des prédictions de haut niveau.

Vous pouvez utiliser l'architecture CNN lorsque vous traitez des images et des vidéos, car elle peut gérer différentes entrées en termes de dimensions et de tailles. 

Architecture RNN 

L'architecture d'un RNN peut être visualisée sous la forme d'une série d'unités récurrentes.

Chaque unité est connectée à l'unité précédente, formant un cycle dirigé. À chaque pas de temps, l'unité récurrente prend l'entrée actuelle et la combine avec l'état caché précédent. L'unité produit une sortie et met à jour l'état masqué pour l'étape suivante. Ce processus est répété pour chaque entrée de la séquence, ce qui permet au réseau de capturer les dépendances et les modèles au fil du temps.

Les RNN excellent dans les fonctions du langage naturel telles que la modélisation du langage, la reconnaissance vocale et l'analyse des sentiments.

Complexité

Chaque réseau neuronal possède des paramètres, notamment des poids et des biais associés à chaque connexion entre les neurones. Le nombre de paramètres dans un réseau neuronal simple est relativement faible par rapport aux systèmes de deep learning. Par conséquent, les réseaux neuronaux simples sont moins complexes et moins exigeants en termes de calcul.

En revanche, les algorithmes de deep learning sont plus compliqués que les simples réseaux neuronaux car ils impliquent davantage de couches de nœuds. Par exemple, ils peuvent oublier ou retenir des informations de manière sélective, ce qui les rend utiles pour les dépendances à long terme avec les données. Certains réseaux de deep learning utilisent également des autoencodeurs. Les autoencodeurs comportent une couche de neurones décodeurs qui détectent les anomalies, compressent les données et facilitent la modélisation générative. Par conséquent, la plupart des réseaux neuronaux profonds ont un nombre de paramètres nettement plus élevé et sont très exigeants en termes de calcul.

Formation

Grâce au nombre réduit de couches et de connexions, vous pouvez entraîner un réseau neuronal simple plus rapidement. Cependant, leur simplicité limite également la mesure dans laquelle vous pouvez leur enseigner. Ils ne peuvent pas effectuer d'analyses complexes.

Les systèmes de deep learning possèdent une bien plus grande capacité à apprendre des modèles et des compétences complexes. À l'aide de nombreuses couches cachées, vous pouvez créer des systèmes complexes et les entraîner à effectuer correctement des tâches complexes. Cela étant dit, vous aurez besoin de plus de ressources et de plus grands jeux de données pour y parvenir.

Performances

Les réseaux neuronaux à transmission directe fonctionnent bien lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes de base tels que l'identification de modèles simples ou la classification d'informations. Cependant, ils auront du mal à accomplir des tâches plus complexes.

D'autre part, les algorithmes de deep learning peuvent traiter et analyser de grands volumes de données grâce à plusieurs couches d'abstraction cachées. Ils peuvent effectuer des tâches complexes telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale.

	Systèmes de deep learning	Réseaux neuronaux simples
Architecture	Se compose de plusieurs couches cachées agencées pour la convolution ou la récurrence.	Les réseaux neuronaux se composent d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. Ils imitent la structure du cerveau humain.
Complexité	Selon sa fonction, un réseau de deep learning est très complexe et possède des structures telles que la mémoire à long terme (LSTM) et les autoencodeurs.	Les réseaux neutres sont moins compliqués, car ils ne comportent que quelques couches.
Performances	Un algorithme de deep learning peut résoudre des problèmes complexes sur de grands volumes de données.	Les réseaux neuronaux fonctionnent bien lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes simples.
Formation	La formation d'un algorithme de deep learning coûte beaucoup d'argent et de ressources.	La simplicité d'un réseau neuronal permet de réduire les coûts de formation.