নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিংয়ের মধ্যে মূল পার্থক্য হল যে নিউরাল নেটওয়ার্ক মানব মস্তিষ্কের নিউরনের মতোই কাজ করে বিভিন্ন গণনার কাজ দ্রুত সম্পাদন করতে যখন গভীর শিক্ষা হল একটি বিশেষ ধরনের মেশিন লার্নিং যা মানুষ শেখার পদ্ধতির অনুকরণ করে। জ্ঞান অর্জন করুন।
নিউরাল নেটওয়ার্ক জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে। অন্যদিকে, ডিপ লার্নিং মেশিন লার্নিং এর একটি অংশ। এটি স্পিচ রিকগনিশন, ইমেজ রিকগনিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, রেকমেন্ডেশন সিস্টেম, বায়োইনফরমেটিক্স এবং আরও অনেক কিছু বিকাশে সাহায্য করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক গভীর শিক্ষা বাস্তবায়নের একটি পদ্ধতি।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
জৈবিক নিউরন হল নিউরাল নেটওয়ার্কের অনুপ্রেরণা। মানুষের মস্তিষ্কে লক্ষ লক্ষ নিউরন রয়েছে এবং এক নিউরন থেকে অন্য নিউরনে তথ্য প্রক্রিয়া। নিউরাল নেটওয়ার্ক এই দৃশ্যকল্প ব্যবহার করে। তারা মস্তিষ্কের অনুরূপ একটি কম্পিউটার মডেল তৈরি করে। এটি একটি সাধারণ সিস্টেমের চেয়ে দ্রুত গণনামূলক জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে৷
চিত্র 01: নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্লক ডায়াগ্রাম
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে, নোডগুলি একে অপরের সাথে সংযোগ করে। প্রতিটি সংযোগের একটি ওজন আছে। যখন নোডের ইনপুটগুলি হয় x1, x2, x3, … এবং সংশ্লিষ্ট ওজনগুলি হয় w1, w2, w3, … তখন নেট ইনপুট (y) হয়, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
অ্যাক্টিভেশন ফাংশনে নেট ইনপুট প্রয়োগ করার পরে, এটি আউটপুট দেয়। অ্যাক্টিভেশন ফাংশন লিনিয়ার বা সিগমায়েড ফাংশন হতে পারে।
Y=F(y)
যদি এই আউটপুটটি পছন্দসই আউটপুট থেকে ভিন্ন হয়, ওজন আবার সামঞ্জস্য করা হয় এবং এই প্রক্রিয়াটি পছন্দসই আউটপুট না পাওয়া পর্যন্ত অব্যাহত থাকে। এই হালনাগাদ ওজন ব্যাকপ্রপাগেশন অ্যালগরিদম অনুযায়ী ঘটে৷
ফিডফরওয়ার্ড এবং ফিডব্যাক নামে দুটি নিউরাল নেটওয়ার্ক টপোলজি রয়েছে। ফিডফরোয়ার্ড নেটওয়ার্কগুলির কোনও প্রতিক্রিয়া লুপ নেই৷ অন্য কথায়, সংকেতগুলি শুধুমাত্র ইনপুট থেকে আউটপুটে প্রবাহিত হয়। ফিডফরোয়ার্ড নেটওয়ার্কগুলি আরও একটি একক স্তর এবং বহু-স্তর নিউরাল নেটওয়ার্কে বিভক্ত।
নেটওয়ার্কের ধরন
একক স্তর নেটওয়ার্কে, ইনপুট স্তর আউটপুট স্তরের সাথে সংযোগ করে। মাল্টি-লেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কে ইনপুট স্তর এবং আউটপুট স্তরের মধ্যে আরও স্তর রয়েছে। এই স্তরগুলিকে লুকানো স্তর বলা হয়। অন্য নেটওয়ার্কের ধরন যা হল ফিডব্যাক নেটওয়ার্কের ফিডব্যাক পাথ আছে। তাছাড়া, উভয় পক্ষের কাছে তথ্য দেওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
চিত্র 02: মাল্টিলেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্ক
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নোডের মধ্যে সংযোগের ওজন পরিবর্তন করে শেখে। তিনটি শিক্ষার ধরন রয়েছে, যেমন তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, নেটওয়ার্ক ইনপুট ভেক্টর অনুযায়ী একটি আউটপুট ভেক্টর প্রদান করবে। এই আউটপুট ভেক্টর পছন্দসই আউটপুট ভেক্টর সঙ্গে তুলনা করা হয়. যদি পার্থক্য থাকে, ওজন পরিবর্তন করা হবে। এই প্রক্রিয়া চলতে থাকে যতক্ষণ না প্রকৃত আউটপুট কাঙ্ক্ষিত আউটপুটের সাথে মেলে।
অনিয়ন্ত্রিত শিক্ষায়, নেটওয়ার্ক ইনপুট ডেটা থেকে প্যাটার্ন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করে এবং ইনপুট ডেটার জন্য সম্পর্ক নিজে থেকেই। এই শিক্ষায়, একই ধরনের ইনপুট ভেক্টর গুচ্ছ তৈরি করতে একত্রিত হয়। যখন নেটওয়ার্কটি একটি নতুন ইনপুট প্যাটার্ন পায়, তখন এটি সেই ইনপুট প্যাটার্নটি যে শ্রেণির অন্তর্গত তা নির্দিষ্ট করে আউটপুট দেবে।শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা পরিবেশ থেকে কিছু প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করে। তারপর নেটওয়ার্ক ওজন পরিবর্তন করে। সেগুলি হল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের পদ্ধতি। সামগ্রিকভাবে, নিউরাল নেটওয়ার্ক বিভিন্ন প্যাটার্ন শনাক্তকরণ সমস্যা সমাধানে সাহায্য করে।
ডিপ লার্নিং কি?
গভীর শিক্ষার আগে, মেশিন লার্নিং নিয়ে আলোচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি একটি কম্পিউটারকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই শেখার ক্ষমতা দেয়। অন্য কথায়, এটি ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য স্ব-শিক্ষার অ্যালগরিদম তৈরি করতে এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। তবে, সাধারণ মেশিন লার্নিংয়ের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে। প্রথমত, উচ্চমাত্রিক ডেটা বা ইনপুট এবং আউটপুটগুলির অত্যন্ত বড় সেট নিয়ে কাজ করা কঠিন। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করাও কঠিন হতে পারে।
গভীর শিক্ষা এই সমস্যার সমাধান করে। এটি একটি বিশেষ ধরনের মেশিন লার্নিং। এটি শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করতে সাহায্য করে যা মানুষের মস্তিষ্কের মতো কাজ করতে পারে। ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক হল কিছু গভীর শিক্ষার আর্কিটেকচার।একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক হল একাধিক লুকানো স্তর সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক। পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনপুটগুলির ক্রম প্রক্রিয়া করার জন্য মেমরি ব্যবহার করে৷
নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য কি?
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল এমন একটি সিস্টেম যা মানব মস্তিষ্কের নিউরনের মতো কাজ করে বিভিন্ন গণনার কাজ দ্রুত সম্পাদন করতে। ডিপ লার্নিং হল একটি বিশেষ ধরনের মেশিন লার্নিং যা জ্ঞান অর্জনের জন্য মানুষ যে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে তা অনুকরণ করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক গভীর শিক্ষা অর্জনের একটি পদ্ধতি। অন্যদিকে, ডিপ লিনিং হল মেশিন লিনিং এর একটি বিশেষ রূপ। এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে প্রধান পার্থক্য
সারাংশ – নিউরাল নেটওয়ার্ক বনাম ডিপ লার্নিং
নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য হল যে নিউরাল নেটওয়ার্ক মানব মস্তিষ্কের নিউরনের মতই কাজ করে বিভিন্ন গণনার কাজ দ্রুত সম্পাদন করতে যখন ডিপ লার্নিং হল একটি বিশেষ ধরনের মেশিন লার্নিং যা মানুষ লাভের জন্য ব্যবহার করে শেখার পদ্ধতির অনুকরণ করে। জ্ঞান.
