什麼是神經網路？
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:46 am
神經網路 (NN) 是受人腦互連神經元結構啟發的計算模型。它們是當今許多機器學習演算法的基礎，使電腦能夠識別模式並根據數據做出決策。
神經網路解釋
神經網路是一系列演算法，旨在透過模仿人腦運作方式的過程來識別資料中的模式和關係。讓我們來分解一下：
神經網路的核心由神經元組成，神經元是類似腦細胞的基本單位。這些神經元接收輸入、處理它們並產生輸出。它們被組織成不同的層：接收資料的輸入層、處理該資料的多個隱藏層以及提供最終決策或預測的輸出層。
這些神經元內的可調節參數稱為權重和偏差。隨著網路學習，這些權重和偏差會被調整，從而確定輸入訊號的強度。這個調整過程類似於網路不斷發展的知識庫。
在訓練開始之前，需要調 波斯尼亞和黑塞哥維那電話號碼列表 整某些設定（稱為超參數）。這些決定了學習速度和訓練持續時間等因素。它們類似於設定一台機器以獲得最佳性能。
在訓練階段，向網路提供數據，根據其當前知識（權重和偏差）進行預測，然後評估其預測的準確性。此評估是使用損失函數完成的，該函數充當網路的記分員。做出預測後，損失函數會計算預測與實際結果的偏差，訓練的主要目標是最小化這種「損失」或錯誤。
反向傳播在這個學習過程中扮演關鍵角色。一旦確定了誤差或損失，反向傳播就有助於調整權重和偏差以減少該誤差。它充當反饋機制，識別哪些神經元對錯誤貢獻最大，並對其進行改進以實現更好的未來預測。
為了有效地調整權重和偏差，採用了「梯度下降」等技術。想像一下在丘陵地帶航行，您的目標是找到最低點。你所採取的路徑總是朝著較低的點移動，由梯度下降所引導。
最後，神經網路的一個重要組成部分是激活函數。該函數根據神經元輸入的加權和以及偏差來決定是否應激活神經元。
為了可視化整個過程，可以想像一個經過訓練可以辨識手寫數字的神經網路。輸入層接收手寫數字的影像，透過其各層處理該影像，進行預測並完善其知識，直到它可以自信地識別該數字。
神經網路有什麼用？
神經網路具有廣泛的應用，例如：
影像辨識。 Facebook 等平台利用神經網路來完成照片標記等任務。透過分析數百萬張影像，這些網路可以非常準確地識別和標記照片中的個人。
語音辨識。 Siri 和 Alexa 等虛擬助理利用神經網路來理解和處理語音命令。透過對來自各種語言、口音和方言的大量人類語音資料集進行訓練，它們可以即時理解並回應用戶請求。
醫學診斷。在醫療保健領域，神經網路正在徹底改變診斷方法。透過分析醫學影像，他們可以檢測異常、腫瘤或疾病，通常比人類專家更準確。這對於早期疾病檢測尤其有價值，有可能挽救生命。
財務預測。神經網路分析從股票價格到全球經濟指標的大量金融數據，以預測市場趨勢並幫助投資者做出明智的決策。
雖然神經網路很強大，但它們並不是萬能的解決方案。它們的優勢在於處理涉及大型資料集並需要模式識別或預測能力的複雜任務。然而，對於更簡單的任務或數據有限的問題，傳統演算法可能更合適。例如，如果您要對一小部分數字進行排序或在短列表中搜尋特定項目，則基本演算法將比設定神經網路更有效率、更快速。
神經網路的類型
有幾種不同類型的神經網路是為特定任務和應用而設計的，例如：
前饋神經網路。最直接的類型，資訊僅向一個方向移動。
循環神經網路（RNN）。它們具有允許資訊持久化的循環。
卷積神經網路（CNN）。主要用於影像辨識任務。
徑向基底函數神經網路。用於函數逼近問題。
神經網路有什麼好處？
適應性。他們可以學習並做出獨立的決定。
並行處理。大型網路可以同時處理多個輸入。
容錯性。即使部分網路發生故障，整個網路仍然可以運作。
神經網路的限制是什麼？
數據依賴性。它們需要大量數據才能有效運作。
不透明的性質。通常被稱為“黑盒子”，因為很難理解它們如何得出具體決策。
過度擬合。他們有時會記住數據而不是從中學習。
神經網路與深度學習
雖然所有深度學習模型都是神經網絡，但並非所有神經網路都是深度學習。深度學習是指三層或多層的神經網路。這些神經網路試圖模擬人腦的行為，使其能夠從大量數據中「學習」。雖然單層神經網路可以做出近似預測，但額外的隱藏層可以幫助提高準確性。在另一篇文章中 查看我們關於深度學習與機器學習的指南。
建構神經網路專案的初學者指南
神經網路解釋
神經網路是一系列演算法，旨在透過模仿人腦運作方式的過程來識別資料中的模式和關係。讓我們來分解一下：
神經網路的核心由神經元組成，神經元是類似腦細胞的基本單位。這些神經元接收輸入、處理它們並產生輸出。它們被組織成不同的層：接收資料的輸入層、處理該資料的多個隱藏層以及提供最終決策或預測的輸出層。
這些神經元內的可調節參數稱為權重和偏差。隨著網路學習，這些權重和偏差會被調整，從而確定輸入訊號的強度。這個調整過程類似於網路不斷發展的知識庫。
在訓練開始之前，需要調 波斯尼亞和黑塞哥維那電話號碼列表 整某些設定（稱為超參數）。這些決定了學習速度和訓練持續時間等因素。它們類似於設定一台機器以獲得最佳性能。
在訓練階段，向網路提供數據，根據其當前知識（權重和偏差）進行預測，然後評估其預測的準確性。此評估是使用損失函數完成的，該函數充當網路的記分員。做出預測後，損失函數會計算預測與實際結果的偏差，訓練的主要目標是最小化這種「損失」或錯誤。
反向傳播在這個學習過程中扮演關鍵角色。一旦確定了誤差或損失，反向傳播就有助於調整權重和偏差以減少該誤差。它充當反饋機制，識別哪些神經元對錯誤貢獻最大，並對其進行改進以實現更好的未來預測。
為了有效地調整權重和偏差，採用了「梯度下降」等技術。想像一下在丘陵地帶航行，您的目標是找到最低點。你所採取的路徑總是朝著較低的點移動，由梯度下降所引導。
最後，神經網路的一個重要組成部分是激活函數。該函數根據神經元輸入的加權和以及偏差來決定是否應激活神經元。
為了可視化整個過程，可以想像一個經過訓練可以辨識手寫數字的神經網路。輸入層接收手寫數字的影像，透過其各層處理該影像，進行預測並完善其知識，直到它可以自信地識別該數字。
神經網路有什麼用？
神經網路具有廣泛的應用，例如：
影像辨識。 Facebook 等平台利用神經網路來完成照片標記等任務。透過分析數百萬張影像，這些網路可以非常準確地識別和標記照片中的個人。
語音辨識。 Siri 和 Alexa 等虛擬助理利用神經網路來理解和處理語音命令。透過對來自各種語言、口音和方言的大量人類語音資料集進行訓練，它們可以即時理解並回應用戶請求。
醫學診斷。在醫療保健領域，神經網路正在徹底改變診斷方法。透過分析醫學影像，他們可以檢測異常、腫瘤或疾病，通常比人類專家更準確。這對於早期疾病檢測尤其有價值，有可能挽救生命。
財務預測。神經網路分析從股票價格到全球經濟指標的大量金融數據，以預測市場趨勢並幫助投資者做出明智的決策。
雖然神經網路很強大，但它們並不是萬能的解決方案。它們的優勢在於處理涉及大型資料集並需要模式識別或預測能力的複雜任務。然而，對於更簡單的任務或數據有限的問題，傳統演算法可能更合適。例如，如果您要對一小部分數字進行排序或在短列表中搜尋特定項目，則基本演算法將比設定神經網路更有效率、更快速。
神經網路的類型
有幾種不同類型的神經網路是為特定任務和應用而設計的，例如：
前饋神經網路。最直接的類型，資訊僅向一個方向移動。
循環神經網路（RNN）。它們具有允許資訊持久化的循環。
卷積神經網路（CNN）。主要用於影像辨識任務。
徑向基底函數神經網路。用於函數逼近問題。
神經網路有什麼好處？
適應性。他們可以學習並做出獨立的決定。
並行處理。大型網路可以同時處理多個輸入。
容錯性。即使部分網路發生故障，整個網路仍然可以運作。
神經網路的限制是什麼？
數據依賴性。它們需要大量數據才能有效運作。
不透明的性質。通常被稱為“黑盒子”，因為很難理解它們如何得出具體決策。
過度擬合。他們有時會記住數據而不是從中學習。
神經網路與深度學習
雖然所有深度學習模型都是神經網絡，但並非所有神經網路都是深度學習。深度學習是指三層或多層的神經網路。這些神經網路試圖模擬人腦的行為，使其能夠從大量數據中「學習」。雖然單層神經網路可以做出近似預測，但額外的隱藏層可以幫助提高準確性。在另一篇文章中 查看我們關於深度學習與機器學習的指南。
建構神經網路專案的初學者指南