تفاوت بین شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
تفاوت بین
شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
چیست و چه مزایایی در استفاده از DNNs وجود دارد؟
١ پاسخ
تفاوت اساسی بین ANN (شبکه های عصبی مصنوعی) و DNN (شبکه های عصبی عمیق) در تعداد لایه های پنهان و نهفته در آنها است. ANN ها معمولا یک لایه پنهان دارند، در حالی که DNN ها چندین لایه پنهان دارند. یادگیری عمیق شامل آموزش شبکه های عصبی با لایه های متعدد است که به مدل اجازه می دهد تا به طور خودکار نمایش سلسله مراتبی داده ها را بیاموزد.
به عنوان مثال، یک شبکه عصبی ساده را در نظر بگیرید که برای طبقه بندی تصاویر گربه ها و سگ ها طراحی شده است. یک ANN ممکن است یک لایه پنهان داشته باشد که ویژگی‌های اساسی مانند لبه‌ها و بافت‌ها را به تصویر می‌کشد، در حالی که یک DNN می‌تواند چندین لایه پنهان داشته باشد که بر اساس این ویژگی‌ها برای یادگیری الگوهای پیچیده‌تر، مانند ویژگی‌های جزئیات صورت، ساخته می‌شوند.
بنابراین تفاوت اساسی بین ANN (شبکه های عصبی مصنوعی) و DNN (شبکه های عصبی عمیق) به عمق شبکه ها، به ویژه تعداد لایه های پنهان مربوط می شود.
* مرجع انگلیسی: سایت 👇
پاسخ شما
