La diferencia entre los modelos de aprendizaje profundo y las primeras redes neuronales artificiales es que
1. Conceptos relacionados con el aprendizaje profundo.
El concepto de aprendizaje profundo fue propuesto por Hinton et al. Se propone un algoritmo de entrenamiento codicioso capa por capa no supervisado basado en la red de creencias (DBN), que brinda esperanza para resolver problemas de optimización relacionados con estructuras profundas, y luego propone una estructura profunda de codificadores automáticos multicapa.
Además, la red neuronal convolucional propuesta por Lecun et al. es el primer algoritmo de aprendizaje de estructura multicapa verdadero, que utiliza relaciones relativas espaciales para reducir la cantidad de parámetros y mejorar el rendimiento del entrenamiento.
2. Conceptos relacionados con las redes neuronales artificiales.
La red neuronal artificial (RNA) es un modelo informático inspirado en la estructura de red neuronal del cerebro humano. Consta de varias neuronas artificiales (nodos) y simula la transferencia de información entre neuronas conectando pesos.
Las redes neuronales artificiales generalmente se dividen en múltiples capas, incluida la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida. La capa de entrada recibe datos externos, la capa oculta procesa la información y extrae características entre los datos de entrada y la salida final, y la capa de salida predice o clasifica el resultado final.
Aplicaciones de las redes neuronales artificiales;
1. Reconocimiento de imágenes y visión por ordenador.
Las redes neuronales artificiales funcionan bien en tareas de visión por computadora como clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial. Por ejemplo, las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan ampliamente en los campos del reconocimiento y la segmentación de imágenes.
2. Reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural.
Los modelos de redes neuronales como la red neuronal recurrente (RNN) y la red de memoria a corto plazo (LSTM) tienen aplicaciones importantes en tareas de reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo, el desarrollo de asistentes de voz y chatbots inteligentes utiliza estas tecnologías.
3. Minería de datos y análisis predictivo.
Las redes neuronales artificiales juegan un papel importante en la minería de datos y el análisis predictivo. Se pueden utilizar para predecir tendencias de ventas, precios de acciones, diagnóstico de enfermedades y más. Por ejemplo, las redes neuronales recurrentes se utilizan para predecir y analizar datos de series temporales.