Tofauti kuu kati ya mtandao wa neva na kujifunza kwa kina ni kwamba mtandao wa neva hufanya kazi sawa na niuroni katika ubongo wa binadamu ili kutekeleza kazi mbalimbali za kukokotoa kwa haraka huku kujifunza kwa kina ni aina maalum ya kujifunza kwa mashine inayoiga mbinu ya kujifunza ambayo wanadamu hutumia pata maarifa.
Mtandao wa neva husaidia kujenga miundo ya kubashiri ili kutatua matatizo changamano. Kwa upande mwingine, kujifunza kwa kina ni sehemu ya kujifunza kwa mashine. Inasaidia kukuza utambuzi wa usemi, utambuzi wa picha, usindikaji wa lugha asilia, mifumo ya mapendekezo, bioinformatics na mengine mengi. Mtandao wa Neural ni njia ya kutekeleza ujifunzaji wa kina.
Mtandao wa Neural ni nini?
Neuroni za kibayolojia ni msukumo wa mitandao ya neva. Kuna mamilioni ya niuroni katika ubongo wa binadamu na mchakato wa taarifa kutoka neuroni moja hadi nyingine. Mitandao ya Neural hutumia hali hii. Wanaunda mfano wa kompyuta sawa na ubongo. Inaweza kufanya kazi ngumu za kukokotoa haraka kuliko mfumo wa kawaida.
Kielelezo 01: Mchoro wa Kizuizi cha Mtandao wa Neural
Katika mtandao wa neva, nodi huunganishwa. Kila muunganisho una uzito. Wakati viingilio kwa nodi ni x1, x2, x3, … na uzani unaolingana ni w1, w2, w3, … basi ingizo wavu (y) ni, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Baada ya kutumia ingizo la wavu kwenye chaguo za kukokotoa, hutoa matokeo. Kitendakazi cha kuwezesha kinaweza kuwa kitendakazi cha mstari au sigmoid.
Y=F(y)
Ikiwa pato hili ni tofauti na pato linalohitajika, uzani hurekebishwa tena na mchakato huu utaendelea hadi kupata matokeo unayotaka. Uzito huu wa kusasisha hufanyika kulingana na kanuni ya uenezaji nyuma.
Kuna topolojia mbili za mtandao wa neural zinazoitwa feedforward na feedback. Mitandao ya usambazaji haina kitanzi cha maoni. Kwa maneno mengine, ishara hutiririka tu kutoka kwa pembejeo hadi kwa pato. Mitandao ya Feedforward inagawanyika zaidi kuwa safu moja na mitandao ya neva yenye safu nyingi.
Aina za Mtandao
Katika mitandao ya safu moja, safu ya ingizo huunganishwa kwenye safu ya kutoa. Mtandao wa neva wa tabaka nyingi una tabaka zaidi kati ya safu ya ingizo na safu ya pato. Tabaka hizo huitwa tabaka zilizofichwa. Aina nyingine ya mtandao ambayo ni mitandao ya maoni ina njia za maoni. Zaidi ya hayo, kuna uwezekano wa kupitisha taarifa kwa pande zote mbili.
Kielelezo 02: Mtandao wa Neural Multilayer
Mtandao wa neva hujifunza kwa kurekebisha uzito wa muunganisho kati ya nodi. Kuna aina tatu za ujifunzaji, kama vile ujifunzaji unaosimamiwa, ujifunzaji usiosimamiwa na ujifunzaji wa kuimarisha. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, mtandao utatoa vekta ya pato kulingana na vekta ya pembejeo. Vekta hii ya pato inalinganishwa na vekta ya pato inayotakiwa. Ikiwa kuna tofauti, uzani utarekebisha. Mchakato huu unaendelea hadi towe halisi lilingane na towe linalohitajika.
Katika ujifunzaji usiosimamiwa, mtandao hutambua ruwaza na vipengele kutoka kwa data ya uingizaji na uhusiano wa data ya ingizo peke yake. Katika ujifunzaji huu, vekta za pembejeo za aina zinazofanana huchanganyika kuunda vikundi. Mtandao unapopata mchoro mpya wa ingizo, utatoa matokeo yanayobainisha darasa ambalo muundo huo wa ingizo ni wake. Mafunzo ya kuimarisha hukubali maoni fulani kutoka kwa mazingira. Kisha mtandao hubadilisha uzani. Hizo ndizo njia za kutoa mafunzo kwa mtandao wa neva. Kwa ujumla, mitandao ya neva husaidia kutatua matatizo mbalimbali ya utambuzi wa muundo.
Kujifunza kwa Kina ni nini?
Kabla ya kujifunza kwa kina, ni muhimu kujadili kujifunza kwa mashine. Inatoa uwezo wa kompyuta kujifunza bila kupangwa kwa uwazi. Kwa maneno mengine, inasaidia kuunda algoriti za kujisomea ili kuchanganua data na kutambua ruwaza za kufanya maamuzi. Lakini, kuna baadhi ya mapungufu ni kujifunza mashine kwa ujumla. Kwanza, ni vigumu kufanya kazi na data ya hali ya juu au seti kubwa sana ya pembejeo na matokeo. Huenda ikawa vigumu pia kutoa kipengele.
Kujifunza kwa kina hutatua masuala haya. Ni aina maalum ya kujifunza kwa mashine. Inasaidia kujenga kanuni za kujifunza ambazo zinaweza kufanya kazi sawa na ubongo wa binadamu. Mitandao ya kina ya neva na mitandao ya neural ya kawaida ni usanifu wa kina wa kujifunza. Mtandao wa kina wa neva ni mtandao wa Neural wenye tabaka nyingi zilizofichwa. Mitandao ya kawaida ya neva hutumia kumbukumbu kuchakata mifuatano ya ingizo.
Nini Tofauti Kati ya Mtandao wa Neural na Mafunzo ya Kina?
Neural Network ni mfumo unaofanya kazi sawa na niuroni katika ubongo wa binadamu ili kufanya kazi mbalimbali za kukokotoa kwa haraka zaidi. Kujifunza kwa kina ni aina maalum ya kujifunza kwa mashine ambayo huiga mbinu ya kujifunza ambayo wanadamu hutumia kupata maarifa. Mtandao wa Neural ni njia ya kufikia kujifunza kwa kina. Kwa upande mwingine, Deep Leaning ni aina maalum ya Kuegemea kwa Mashine. Hii ndio tofauti kuu kati ya mtandao wa neva na kujifunza kwa kina
Muhtasari – Mtandao wa Neural dhidi ya Mafunzo ya Kina
maarifa.
