instruction: Ismertesse a sekély neurális hálózat és a mély neurális hálózat közötti különbségeket.
output: A neurális hálózat a mesterséges intelligencia olyan modellje, amely az emberi agy működését utánozza az adatok feldolgozásában és a minták felismerésében. A neurális hálózatoknak két típusa van: a sekély neurális hálózatok és a mély neurális hálózatok. Íme néhány alapvető különbség a kettő között:
  
  1. A rejtett rétegek száma:
  A fő építészeti különbség a sekély neurális hálózatok és a mély neurális hálózatok között a rejtett rétegek száma. A sekély neurális hálózat egy rejtett réteggel rendelkezik, míg a mély neurális hálózat több rejtett réteggel.
  
  2. Komplexitás:
  A mély neurális hálózatok összetettebbek, mint a sekély neurális hálózatok, mivel több rejtett réteggel és sokkal több paraméterrel rendelkeznek. Ez teszi a mély neurális hálózatokat alkalmasabbá a bonyolultabb számítási problémák kezelésére, mint a sekély neurális hálózatok.
  
  3. Reprezentációs teljesítmény:
  A mély neurális hálózatok több rétege lehetővé teszi, hogy egyre absztraktabb vagy részletesebb jellemzőket tanuljanak az adatokból, ami növeli a reprezentációs képességüket. Másrészt egy sekély neurális hálózat nem feltétlenül képes reprezentálni a jellemzők közötti sok összetett kapcsolatot.
  
  4. Jellemzők tanulása:
  A mély neurális hálózatot úgy tervezték, hogy a jellemzők különböző szintjeit tanulja meg, minden réteg más-más jellemzőkészletet tanul. Ezzel szemben egy sekély neurális hálózat az összes jellemzőt együtt tanulja, és ezért nem biztos, hogy képes hatékonyan különbséget tenni közöttük.
  
  5. Képzés:
  Egy mély neurális hálózat képzése általában nagyobb kihívást jelent, mint egy sekély neurális hálózaté. Ennek oka, hogy a mély neurális hálózatban a rétegek és paraméterek megnövekedett száma túlilleszkedést eredményezhet, vagy megrekedhet a lokális minimumokban. A mély neurális hálózatok hatékony képzése érdekében gyakran alkalmaznak speciális technikákat, például a kiesést vagy a tételes normalizálást.
  
  Összességében a mély neurális hálózatok nagyobb teljesítményű modellt nyújtanak, mint a sekély neurális hálózatok, de több időt, erőforrást és szakértelmet igényelnek a hatékony képzéshez.