神经网络和深度学习简介：结构、类型和限制

既然您正在阅读本文，那么您很有可能对基本的机器学习有所了解——如果不是技术方面的知识，那么至少是机器学习的理论方面。

深度学习是继机器学习之后的下一个合乎逻辑的步骤。 在传统的机器学习中，机器是基于监督或强化来学习的。 然而，深度学习旨在复制人类学习的过程，并允许系统自行学习。

使用神经网络可以做到这一点。 想想你大脑中的神经元以及它们是如何工作的。 现在想象一下，如果它们被转换成人工网络——这就是人工神经网络。

深度学习和神经网络将彻底改变我们所知道的世界，而且在这项技术方面还有很多东西需要解开。

在这篇介绍性文章中，我们将简要介绍深度学习以及神经网络的工作原理、它们的不同类型以及神经网络的一些限制。

深度学习——简要概述

深度学习可以被认为是机器学习的一个子领域。 然而，与任何传统的机器学习算法或系统不同，深度学习系统使用多个层从它们输入的原始输入中提取高阶特征。 层数越多，网络越“深”，特征提取和整体学习就越好。

深度学习这个词自 1950 年代就已经存在，但当时的方法相当不受欢迎。 随着该领域的研究越来越多，深度学习不断发展，今天我们拥有由神经网络驱动的复杂深度学习方法。

神经网络在深度学习中的一些更流行的应用涉及人脸检测、对象检测、图像识别、文本到语音检测和转录等。 但我们只是触及了表面——还有很多东西等着我们去发现！

因此，在深入了解深度学习之前，我们必须首先了解什么是 AI 中的人工神经网络。

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人工神经网络

人工神经网络受到人类大脑实际运作方式的启发，它们构成了深度学习的基础。 这些系统接收数据，训练自己在数据中寻找模式，并为一组新的相似数据找到输出。

这就是深度学习的动力——神经网络自行学习并在自动寻找模式方面变得更强大，无需任何人工干预。 因此，神经网络可以充当数据的排序和标记系统。

让我们通过首先了解感知器来深入了解 ANN。

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感知器

人工神经网络由较小的单元组成，就像我们大脑中的神经网络由称为神经元的较小单元组成。 较小的 ANN 单元称为感知器。 本质上，感知器包含一个或多个输入层、一个偏差、一个激活函数和一个最终输出。

感知器的工作原理是接收输入，将它们乘以权重，然后通过激活函数传递它们以产生输出。 添加偏差很重要，这样即使所有输入都为零，也不会出现问题。 它适用于以下公式：

Y = ∑（权重 * 输入）+ 偏差

因此，首先发生的是单个感知器内的计算。 在这里，计算加权和并将其传递给激活函数。 同样，可以有不同类型的激活函数，如三角函数、阶跃函数、激活函数等。

人工神经网络的结构

要开发神经网络，第一步是将不同的感知器层组合在一起。 这样，我们就得到了一个多层感知器模型。

在这些多层中，第一层是输入层。 该层直接接受输入。 而最后一层称为输出层，负责创建所需的输出。

输入层和输出层之间的所有层都称为隐藏层。 这些层不直接与特征输入或最终输出通信。 相反，来自一层的隐藏层神经元使用不同的通道连接到另一层。

激活函数的输出决定了神经元是否被激活。 一旦神经元被激活，它就可以使用通信通道将数据传输到下一层。 因此，所有数据点都在整个网络中传播。

最后，在输出层中，具有最高值的神经元通过触发确定最终输出。 神经元在所有传播之后收到的值是概率。 这意味着网络根据其接收到的输入，通过最高概率值估计输出。

一旦我们得到最终输出，我们可以将其与已知标签进行比较，并相应地进行权重调整。 重复这个过程，直到我们达到最大允许迭代或可接受的错误率。

现在，让我们谈谈可用的不同类型的神经网络。

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不同类型的神经网络

今天，我们将看看用于深度学习的两种最流行的神经网络类型，即 CNN 和 RNN。

CNN——卷积神经网络

CNN 不是使用简单的 2-D 阵列，而是使用 3-D 排列的神经元。 第一层称为卷积层。 这个卷积层中的每个神经元只负责处理一小部分输入信息。 因此，网络以小部分理解整个图片并多次计算它们以成功完成整个图片。

因此，CNN 对于图像识别、物体检测和其他类似任务非常有价值。 CNN 成功的其他应用包括语音识别、计算机视觉任务和机器翻译。

RNN——循环神经网络

RNN 在 1980 年代左右成为众人瞩目的焦点，它们使用时间序列数据或序列数据进行预测。 因此，它们适用于语音识别、自然语言处理、翻译等时间或顺序解决方案。

与 CNN 一样，RNN 也需要训练数据来学习然后进行预测。 然而，RNN 与 CNN 的不同之处在于，RNN 能够记住一层的输出并将其反馈给其他层的神经元。 因此，这可以被认为是一个不断重新处理信息的反馈网络，而不是像人工神经网络那样仅仅将信息向前馈送。

使用神经网络的局限性

神经网络是一个正在进行研究和修改的领域。 因此，通常有一些缺点正在得到解决和纠正，以对技术进行复杂的修改。 让我们看看神经网络的一些限制：

需要大量数据

神经网络处理大量训练数据才能正常运行。 如果你没有大量的数据，网络将很难自我训练。 此外，神经网络有几个参数——比如学习率、每层神经元的数量、隐藏层的数量等，需要适当地调整这些参数，以最大限度地减少预测误差，同时最大限度地提高预测效率和速度。 目标是允许神经网络复制人脑功能，为此它需要大量数据。

主要用作黑匣子

由于通常很难找出隐藏层的工作原理和组织方式，因此神经网络通常被视为黑盒环境。 因此，如果发生错误，查找错误原因并修复它变得非常具有挑战性和耗时。 不要忘记，它也变得相当昂贵。 这是银行和金融机构尚未使用神经网络进行预测的主要原因之一。

开发通常很耗时

由于神经网络是自己学习的，因此与传统的机器学习方法相比，整个过程通常非常耗时，而且成本高昂。 神经网络在计算和财务上也很昂贵，因为它们需要大量的训练数据和计算能力才能进行学习。

综上所述

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