Deep learning

Schrijver: Leandro Alegsa

28-02-2021

Diep leren (ook wel diep gestructureerd leren of hiërarchisch leren genoemd) is een vorm van machinaal leren, die vooral wordt gebruikt met bepaalde soorten neurale netwerken. Net als bij andere vormen van machinaal leren kunnen de leersessies onbewaakt, semi-bewaakt of begeleid zijn. In veel gevallen zijn de structuren zo georganiseerd dat er ten minste één tussenlaag (of verborgen laag) is, tussen de inputlaag en de outputlaag.

Bepaalde taken, zoals het herkennen en begrijpen van spraak, beelden of handschrift, zijn voor mensen gemakkelijk uit te voeren. Voor een computer zijn deze taken echter zeer moeilijk uit te voeren. In een meerlagig neuraal netwerk (met meer dan twee lagen) zal de verwerkte informatie abstracter worden met elke toegevoegde laag.

Deep learning-modellen zijn geïnspireerd op informatieverwerkings- en communicatiepatronen in biologische zenuwstelsels; zij verschillen in vele opzichten van de structurele en functionele eigenschappen van biologische hersenen (met name het menselijk brein), waardoor zij onverenigbaar zijn met de neurowetenschappelijke bewijzen.

Vragen en antwoorden

V: Wat is deep learning?

A: Diep leren is een vorm van machinaal leren die gebruik maakt van neurale netwerken om informatie te verwerken, en is vaak georganiseerd met ten minste één tussenliggende (verborgen) laag tussen de invoer- en uitvoerlaag.

V: Wat zijn de verschillende soorten leersessies die bij deep learning worden gebruikt?

A: Diep leren kan worden onderverdeeld in ongesuperviseerde, semi-gesuperviseerde en gesuperviseerde leersessies.

V: Wat zijn enkele taken die voor mensen gemakkelijk, maar voor computers moeilijk uitvoerbaar zijn?

A: Taken zoals het herkennen en begrijpen van spraak, afbeeldingen of handschriften zijn gemakkelijk voor mensen, maar moeilijk uit te voeren door computers.

V: Wat gebeurt er met informatie wanneer die verwerkt wordt in een meerlagig neuraal netwerk?

A: In een meerlagig neuraal netwerk wordt de verwerkte informatie abstracter met elke toegevoegde laag.

V: Waarop zijn deep learning-modellen geïnspireerd?

A: Modellen voor diep leren zijn geïnspireerd op informatieverwerkings- en communicatiepatronen in biologische zenuwstelsels.

V: Waarin verschillen diepe leermodellen van de eigenschappen van biologische hersenen?

A: Modellen voor diep leren verschillen in vele opzichten van de structurele en functionele eigenschappen van biologische hersenen, met name van het menselijk brein, waardoor zij niet verenigbaar zijn met neurowetenschappelijke bewijzen.

V: Wat is een andere term voor diep leren?

A: Diep leren is ook bekend als diep gestructureerd leren of hiërarchisch leren.