Нейронные сети против глубокого обучения: чем они отличаются?

coop-land.ru:

Нейронные сети и глубокое обучение используются как взаимозаменяемые понятия, но это разные вещи.Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни в современном мире, основанном на технологиях. Хотя некоторые люди используют нейронные сети и глубокое обучение как взаимозаменяемые понятия, их достижения, особенности и применение различны.Так что же такое нейронные сети и модели глубокого обучения и чем они отличаются?

Нейронные сети, также известные как нейросети, созданы по образцу человеческого мозга. Они анализируют сложные данные, выполняют математические операции, ищут закономерности и используют собранную информацию для прогнозирования и классификации. Как и мозг, нейронные сети ИИ имеют базовую функциональную единицу, известную как нейрон. Эти нейроны, также называемые узлами, передают информацию внутри сети.Основная нейронная сеть имеет взаимосвязанные узлы во входном, скрытом и выходном слоях. Входной слой обрабатывает и анализирует информацию, прежде чем отправить ее на следующий слой.Скрытый слой получает данные от входного слоя или других скрытых слоев. Затем скрытый слой обрабатывает и анализирует данные, применяя набор математических операций для преобразования и извлечения соответствующих характеристик из входных данных.Именно выходной слой выдает конечную информацию, используя извлеченные признаки. Этот слой может иметь один или несколько узлов, в зависимости от типа сбора данных. Для двоичной классификации — проблемы «да/нет» — на выходе будет один узел, представляющий результат 1 или 0.Существуют различные типы нейронных сетей ИИ.

Нейронные сети с прямой передачей, которые в основном используются для