神經網絡和深度學習簡介：結構、類型和限制

既然您正在閱讀本文，那麼您很有可能對基本的機器學習有所了解——如果不是技術方面的知識，那麼至少是機器學習的理論方面。

深度學習是繼機器學習之後的下一個合乎邏輯的步驟。 在傳統的機器學習中，機器是基於監督或強化來學習的。 然而，深度學習旨在復制人類學習的過程，並允許系統自行學習。

使用神經網絡可以做到這一點。 想想你大腦中的神經元以及它們是如何工作的。 現在想像一下，如果它們被轉換成人工網絡——這就是人工神經網絡。

深度學習和神經網絡將徹底改變我們所知道的世界，而且在這項技術方面還有很多東西需要解開。

在這篇介紹性文章中，我們將簡要介紹深度學習以及神經網絡的工作原理、它們的不同類型以及神經網絡的一些限制。

深度學習——簡要概述

深度學習可以被認為是機器學習的一個子領域。 然而，與任何傳統的機器學習算法或系統不同，深度學習系統使用多個層從它們輸入的原始輸入中提取高階特徵。 層數越多，網絡越“深”，特徵提取和整體學習就越好。

深度學習這個詞自 1950 年代就已經存在，但當時的方法相當不受歡迎。 隨著該領域的研究越來越多，深度學習不斷發展，今天我們擁有由神經網絡驅動的複雜深度學習方法。

神經網絡在深度學習中的一些更流行的應用涉及人臉檢測、對象檢測、圖像識別、文本到語音檢測和轉錄等。 但我們只是觸及了表面——還有很多東西等著我們去發現！

因此，在深入了解深度學習之前，我們必須首先了解什麼是 AI 中的人工神經網絡。

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人工神經網絡

人工神經網絡受到人類大腦實際運作方式的啟發，它們構成了深度學習的基礎。 這些系統接收數據，訓練自己在數據中尋找模式，並為一組新的相似數據找到輸出。

這就是深度學習的動力——神經網絡自行學習並在自動尋找模式方面變得更強大，無需任何人工干預。 因此，神經網絡可以充當數據的排序和標記系統。

讓我們通過首先了解感知器來深入了解 ANN。

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感知器

人工神經網絡由較小的單元組成，就像我們大腦中的神經網絡由稱為神經元的較小單元組成。 較小的 ANN 單元稱為感知器。 本質上，感知器包含一個或多個輸入層、一個偏差、一個激活函數和一個最終輸出。

感知器的工作原理是接收輸入，將它們乘以權重，然後通過激活函數傳遞它們以產生輸出。 添加偏差很重要，這樣即使所有輸入都為零，也不會出現問題。 它適用於以下公式：

Y = ∑（權重 * 輸入）+ 偏差

因此，首先發生的是單個感知器內的計算。 在這裡，計算加權和並將其傳遞給激活函數。 同樣，可以有不同類型的激活函數，如三角函數、階躍函數、激活函數等。

人工神經網絡的結構

要開發神經網絡，第一步是將不同的感知器層組合在一起。 這樣，我們就得到了一個多層感知器模型。

在這些多層中，第一層是輸入層。 該層直接接受輸入。 而最後一層稱為輸出層，負責創建所需的輸出。

輸入層和輸出層之間的所有層都稱為隱藏層。 這些層不直接與特徵輸入或最終輸出通信。 相反，來自一層的隱藏層神經元使用不同的通道連接到另一層。

激活函數的輸出決定了神經元是否被激活。 一旦神經元被激活，它就可以使用通信通道將數據傳輸到下一層。 因此，所有數據點都在整個網絡中傳播。

最後，在輸出層中，具有最高值的神經元通過觸發確定最終輸出。 神經元在所有傳播之後收到的值是概率。 這意味著網絡根據其接收到的輸入，通過最高概率值估計輸出。

一旦我們得到最終輸出，我們可以將其與已知標籤進行比較，並相應地進行權重調整。 重複這個過程，直到我們達到最大允許迭代或可接受的錯誤率。

現在，讓我們談談可用的不同類型的神經網絡。

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不同類型的神經網絡

今天，我們將看看用於深度學習的兩種最流行的神經網絡類型，即 CNN 和 RNN。

CNN——卷積神經網絡

CNN 不是使用簡單的 2-D 陣列，而是使用 3-D 排列的神經元。 第一層稱為卷積層。 這個卷積層中的每個神經元只負責處理一小部分輸入信息。 因此，網絡以小部分理解整個圖片並多次計算它們以成功完成整個圖片。

因此，CNN 對於圖像識別、物體檢測和其他類似任務非常有價值。 CNN 成功的其他應用包括語音識別、計算機視覺任務和機器翻譯。

RNN——循環神經網絡

RNN 在 1980 年代左右成為眾人矚目的焦點，它們使用時間序列數據或序列數據進行預測。 因此，它們適用於語音識別、自然語言處理、翻譯等時間或順序解決方案。

與 CNN 一樣，RNN 也需要訓練數據來學習然後進行預測。 然而，RNN 與 CNN 的不同之處在於，RNN 能夠記住一層的輸出並將其反饋給其他層的神經元。 因此，這可以被認為是一個不斷重新處理信息的反饋網絡，而不是像人工神經網絡那樣僅僅將信息向前饋送。

使用神經網絡的局限性

神經網絡是一個正在進行研究和修改的領域。 因此，通常有一些缺點正在得到解決和糾正，以對技術進行複雜的修改。 讓我們看看神經網絡的一些限制：

需要大量數據

神經網絡處理大量訓練數據才能正常運行。 如果你沒有大量的數據，網絡將很難自我訓練。 此外，神經網絡有幾個參數——比如學習率、每層神經元的數量、隱藏層的數量等，需要適當地調整這些參數，以最大限度地減少預測誤差，同時最大限度地提高預測效率和速度。 目標是允許神經網絡複製人腦功能，為此它需要大量數據。

主要用作黑匣子

由於通常很難找出隱藏層的工作原理和組織方式，因此神經網絡通常被視為黑盒環境。 因此，如果發生錯誤，查找錯誤原因並修復它變得非常具有挑戰性和耗時。 不要忘記，它也變得相當昂貴。 這是銀行和金融機構尚未使用神經網絡進行預測的主要原因之一。

開發通常很耗時

由於神經網絡是自己學習的，因此與傳統的機器學習方法相比，整個過程通常非常耗時，而且成本高昂。 神經網絡在計算和財務上也很昂貴，因為它們需要大量的訓練數據和計算能力才能進行學習。

綜上所述

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