ดีปเลิร์นนิงและนิวรัลเน็ตเวิร์กแตกต่างกันอย่างไร

คำว่า ดีปเลิร์นนิง และ นิวรัลเน็ตเวิร์ก สามารถใช้แทนกันได้ เพราะระบบดีปเลิร์นนิงทั้งหมดทำมาจากนิวรัลเน็ตเวิร์ก อย่างไรก็ตาม รายละเอียดทางเทคนิคจะแตกต่างกันออกไป เทคโนโลยีนิวรัลเน็ตเวิร์กมีหลายประเภท และทั้งหมดอาจไม่ได้ใช้ในระบบดีปเลิร์นนิง

สำหรับการเปรียบเทียบนี้ คำว่า นิวรัลเน็ตเวิร์ก หมายถึงเครือข่ายประสาทแบบฟีดฟอร์เวิร์ด นิวรัลเน็ตเวิร์คแบบฟีดฟอร์เวิร์ดจะประมวลผลข้อมูลในทิศทางเดียวจากโหนดอินพุตไปยังโหนดเอาต์พุต เครือข่ายดังกล่าวเรียกอีกอย่างว่า นิวรัลเน็ตเวิร์กอย่างง่าย

ถัดมาคือความแตกต่างที่สำคัญบางอย่างระหว่างนิวรัลเน็ตเวิร์กแบบฟีดฟอร์เวิร์ดและระบบดีปเลิร์นนิง

สถาปัตยกรรม

ในนิวรัลเน็ตเวิร์กอย่างง่าย ทุกโหนดในเลเยอร์หนึ่งจะเชื่อมโยงกับทุกโหนดในเลเยอร์ถัดไป มีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เพียงเลเยอร์เดียว

ในทางตรงกันข้าม ระบบดีปเลิร์นนิงจะ มีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายเลเยอร์ซึ่งทำให้ระบบนั้นลึก

ระบบดีปเลิร์นนิงมีสองประเภทหลักๆ ที่มีสถาปัตยกรรมแตกต่างกัน คือนิวรัลเน็ตเวิร์กแบบสังวัตนาการ (CNN) และนิวรัลเน็ตเวิร์กแบบวนซ้ำ (RNN)

สถาปัตยกรรม CNN

CNN มีสามเลเยอร์ซ

• เลเยอร์สังวัตนาการ ดึงข้อมูลจากข้อมูลที่คุณป้อนโดยใช้ตัวกรองที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• เลเยอร์รวม ลดขนาดข้อมูลโดยแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนหรือบริเวณต่างๆ
• เลเยอร์ที่เชื่อมต่อกันอย่างเต็มรูปแบบ สร้างวิถีประสาทเพิ่มเติมระหว่างเลเยอร์ ซึ่งจะช่วยให้เครือข่ายได้เรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณสมบัติและทำการคาดการณ์ระดับสูง

คุณสามารถใช้สถาปัตยกรรม CNN ได้เมื่อคุณประมวลผลภาพและวิดีโอ เนื่องจากสามารถจัดการกับอินพุตที่แตกต่างกันในมิติและขนาดได้ 

สถาปัตยกรรม RNN

สถาปัตยกรรมของ RNN สามารถมองเป็นชุดของหน่วยแบบวนซ้ำได้

แต่ละหน่วยจะเชื่อมต่อกับหน่วยก่อนหน้านั้น ก่อให้เกิดวงจรที่มีการกำหนด ในแต่ละขั้นตอน หน่วยแบบวนซ้ำจะรับอินพุตปัจจุบันและนำไปรวมกับสถานะซ่อนก่อนหน้า หน่วยสร้างเอาต์พุตและอัปเดตสถานะซ่อนไว้สำหรับขั้นตอนต่อไป กระบวนการนี้จะทำซ้ำสำหรับแต่ละอินพุตในลำดับ ซึ่งจะช่วยให้เครือข่ายสามารถจับการอ้างอิงและรูปแบบเมื่อเวลาผ่านไปได้

RNN เหมาะเป็นอย่างยิ่งกับฟังก์ชั่นภาษาธรรมชาติ เช่น การสร้างโมเดลภาษา การจดจำเสียงพูด และการวิเคราะห์ความรู้สึก

ความซับซ้อน

ทุกนิวรัลเน็ตเวิร์กล้วนมีพารามิเตอร์ทีอย่างค่าถ่วงน้ำหนักและความเอนเอียงที่เกี่ยวข้องกับกับแต่ละการเชื่อมต่อกันระหว่างเซลล์ประสาท พารามิเตอร์ในนิวรัลเน็ตเวิร์กอย่างง่ายมีจำนวนค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกับระบบดีปเลิร์นนิง ดังนั้น นิวรัลเน็ตเวิร์กอย่างง่ายจึงมีความซับซ้อนน้อยกว่า มีความต้องการในการคำนวณน้อยกว่า

ในทางตรงกันข้าม อัลกอริทึมของดีปเลิร์นนิงจะซับซ้อนกว่านิวรัลเน็ตเวิร์กอย่างง่าย เนื่องจากมีเลเยอร์ของโหนดมากกว่า ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมเหล่านี้จะสามารถเลือกที่จะลืมหรือเก็บรักษาข้อมูลได้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับข้อมูลที่ไม่อิสระในระยะยาว บางเครือข่ายดีปเลิร์นนิงยังใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติมีเลเยอร์ของส่วนประสาทของถอดรหัสที่ตรวจจับความผิดปกติ บีบอัดข้อมูล และช่วยในโมเดลสร้างข้อมูล เป็นผลให้ นิวรัลเน็ตเวิร์กแบบดีปมีจำนวนพารามิเตอร์สูงกว่าเป็นอย่างมาก และมีความต้องการในการคำนวณสูงมาก

การฝึกอบรม

ด้วยเลเยอร์และการเชื่อมต่อที่น้อยลง คุณจึงสามารถฝึกนิวรัลเน็ตเวิร์กอย่างง่ายได้รวดเร็วยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม ความเรียบง่ายของเครือข่ายนี้ก็ยังจำกัดขอบเขตที่คุณสามารถสอนได้ เครือข่ายนี้ไม่สามารถทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

ระบบดีปเลิร์นนิงมีความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบและทักษะที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยการใช้เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายเลเยอร์ คุณสามารถสร้างระบบที่ซับซ้อนและฝึกให้ทำงานได้ดีในงานที่ซับซ้อน อย่างที่กล่าวไว้ คุณจะต้องมีทรัพยากรมากขึ้นและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้

ประสิทธิภาพ

นิวรัลเน็ตเวิร์กแบบฟีดฟอร์เวิร์ดทำงานได้ดีสำหรับแก้ปัญหาพื้นฐาน เช่น การระบุรูปแบบง่ายๆ หรือการจำแนกข้อมูล อย่างไรก็ตาม พวกมันจะไม่ค่อยเชี่ยวชาญในการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น

ในทางกลับกัน อัลกอริธึมการดีปเลิร์นนิงสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ เนื่องจากเลเยอร์นามธรรมที่ซ่อนอยู่หลายเลเยอร์ พวกเขาสามารถทำงานที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการจดจำเสียง

	ระบบดีปเลิร์นนิง	นิวรัลเน็ตเวิร์กอย่างง่าย
สถาปัตยกรรม	ประกอบด้วยเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายเลเยอร์ซึ่งจัดไว้เพื่อความซับซ้อนหรือการเกิดซ้ำ	นิวรัลเน็ตเวิร์กประกอบด้วยเลเยอร์อินพุต ซ่อน และเอาท์พุต โครงสร้างของพวกมันเลียนแบบสมองของมนุษย์
ความซับซ้อน	เครือข่ายดีปเลิร์นนิงมีความซับซ้อนสูงและมีโครงสร้างเหมือนหน่วยความจำสั้นระยะยาว (LSTM) และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับหน้าที่การใช้งาน	นิวรัลเน็ตเวิร์กที่เป็นกลางนั้นซับซ้อนน้อยกว่า เนื่องจากมีเลเยอร์เพียงไม่กี่เลเยอร์เท่านั้น
ประสิทธิภาพ	อัลกอริทึมดีปเลิร์นนิงสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในข้อมูลปริมาณมากได้	นิวรัลเน็ตเวิร์กทำงานได้ดีเมื่อแก้ปัญหาง่ายๆ
การฝึกอบรม	การฝึกอัลกอริทึมดีปเลิร์นนิงต้องใช้เงินและทรัพยากรจำนวนมาก	ความเรียบง่ายของนิวรัลเน็ตเวิร์กทำให้มีค่าใช้จ่ายน้อยลงในการฝึกอบรม