La diferencia clave entre la red neuronal y el aprendizaje profundo es que la red neuronal funciona de manera similar a las neuronas en el cerebro humano para realizar varias tareas de computación más rápido, mientras que el aprendizaje profundo es un tipo especial de aprendizaje automático que imita el enfoque de aprendizaje que usan los humanos para ganar conocimiento.
La red neuronal ayuda a construir modelos predictivos para resolver problemas complejos. Por otro lado, el aprendizaje profundo es una parte del aprendizaje automático. Ayuda a desarrollar reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recomendación, bioinformática y muchos más. Neural Network es un método para implementar el aprendizaje profundo.
¿Qué es una red neuronal?
Las neuronas biológicas son la inspiración para las redes neuronales. Hay millones de neuronas en el cerebro humano y la información se procesa de una neurona a otra. Las redes neuronales utilizan este escenario. Crean un modelo de computadora similar a un cerebro. Puede realizar tareas computacionales complejas más rápido que un sistema habitual.
Figura 01: Diagrama de bloques de red neuronal
En una red neuronal, los nodos se conectan entre sí. Cada conexión tiene un peso. Cuando las entradas a los nodos son x1, x2, x3,… y los pesos correspondientes son w1, w2, w3,… entonces la entrada neta (y) es, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Después de aplicar la entrada neta a la función de activación, da la salida. La función de activación puede ser una función lineal o sigmoidea.
Y=F(y)
Si esta salida es diferente de la salida deseada, el peso se ajusta nuevamente y este proceso continúa hasta obtener la salida deseada. Este peso de actualización ocurre de acuerdo con el algoritmo de retropropagación.
Hay dos topologías de redes neuronales llamadas feedforward y feedback. Las redes feedforward no tienen bucle de retroalimentación. En otras palabras, las señales solo fluyen de la entrada a la salida. Las redes feedforward se dividen aún más en una sola capa y redes neuronales multicapa.
Tipos de red
En redes de una sola capa, la capa de entrada se conecta a la capa de salida. La red neuronal multicapa tiene más capas entre la capa de entrada y la capa de salida. Esas capas se llaman las capas ocultas. El otro tipo de red, que son las redes de retroalimentación, tienen rutas de retroalimentación. Además, existe la posibilidad de pasar información a ambos lados.
Figura 02: Red neuronal multicapa
Una red neuronal aprende modificando los pesos de la conexión entre los nodos. Hay tres tipos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, la red proporcionará un vector de salida de acuerdo con el vector de entrada. Este vector de salida se compara con el vector de salida deseado. Si hay una diferencia, los pesos se modificarán. Este proceso continúa hasta que la salida real coincide con la salida deseada.
En el aprendizaje no supervisado, la red identifica los patrones y características de los datos de entrada y la relación de los datos de entrada por sí misma. En este aprendizaje, los vectores de entrada de tipos similares se combinan para crear grupos. Cuando la red obtiene un nuevo patrón de entrada, dará la salida especificando la clase a la que pertenece ese patrón de entrada. El aprendizaje por refuerzo acepta alguna retroalimentación del entorno. Entonces la red cambia los pesos. Esos son los métodos para entrenar una red neuronal. En general, las redes neuronales ayudan a resolver varios problemas de reconocimiento de patrones.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Antes del aprendizaje profundo, es importante hablar sobre el aprendizaje automático. Da la capacidad para que una computadora aprenda sin ser programada explícitamente. En otras palabras, ayuda a crear algoritmos de autoaprendizaje para analizar datos y reconocer patrones para tomar decisiones. Pero, hay algunas limitaciones en el aprendizaje automático general. En primer lugar, es difícil trabajar con datos de gran dimensión o un conjunto extremadamente grande de entradas y salidas. También puede ser difícil hacer la extracción de características.
El aprendizaje profundo resuelve estos problemas. Es un tipo especial de aprendizaje automático. Ayuda a construir algoritmos de aprendizaje que pueden funcionar de manera similar al cerebro humano. Las redes neuronales profundas y las redes neuronales recurrentes son algunas arquitecturas de aprendizaje profundo. Una red neuronal profunda es una red neuronal con múltiples capas ocultas. Las redes neuronales recurrentes utilizan la memoria para procesar secuencias de entradas.
¿Cuál es la diferencia entre la red neuronal y el aprendizaje profundo?
Una red neuronal es un sistema que funciona de manera similar a las neuronas en el cerebro humano para realizar varias tareas de computación más rápido. El aprendizaje profundo es un tipo especial de aprendizaje automático que imita el enfoque de aprendizaje que usan los humanos para adquirir conocimientos. Neural Network es un método para lograr un aprendizaje profundo. Por otro lado, Deep Leaning es una forma especial de Machine Leaning. Esta es la principal diferencia entre la red neuronal y el aprendizaje profundo
Resumen: redes neuronales frente a aprendizaje profundo
La diferencia entre la red neuronal y el aprendizaje profundo es que la red neuronal funciona de manera similar a las neuronas en el cerebro humano para realizar varias tareas de computación más rápido, mientras que el aprendizaje profundo es un tipo especial de aprendizaje automático que imita el enfoque de aprendizaje que los humanos usan para obtener conocimiento.
