Forskjellen Mellom Neuralt Nettverk Og Dyp Læring

Forskjellen Mellom Neuralt Nettverk Og Dyp Læring
Forskjellen Mellom Neuralt Nettverk Og Dyp Læring
Anonim

Hovedforskjellen mellom nevrale nettverk og dyp læring er at nevrale nettverk fungerer som nevroner i den menneskelige hjerne for å utføre forskjellige beregningsoppgaver raskere mens dyp læring er en spesiell type maskinlæring som etterligner læringsmetoden mennesker bruker for å få kunnskap.

Nevrale nettverk hjelper til med å bygge prediktive modeller for å løse komplekse problemer. På den annen side er dyp læring en del av maskinlæring. Det hjelper med å utvikle talegjenkjenning, bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling, anbefalingssystemer, bioinformatikk og mange flere. Neural Network er en metode for å implementere dyp læring.

Anbefalt: