神經網路和深度學習是現代人工智慧技術的基石,應用在許多領域。本節將解釋這兩種技術的差異以及它們之間的關係。
什麼是深度學習?

深度學習的基本概念
深度學習是機器學習的一種,這種技術能夠自動從複雜的數據中提取特徵,並通過建立模仿人腦神經電路的多層神經網路進行學習。傳統的機器學習需要人類來設計特徵,而深度學習則是透過自動從資料中萃取特徵來實現更先進的學習。
深度學習如何運作
深度學習的工作原理是從複雜的資料中自動抽取特徵,並透過建立模仿人腦神經回路的多層神經網路進行學習。神經網路由輸入層、隱藏層和輸出層組成,每層包含數個節點。節點之間由稱為權重和偏置的參數連接,通過調整這些參數,可以學習從輸入數據到輸出數據的轉換。在深度學習中,這個神經網路可以是多層的,以便擷取更複雜的特徵。
深度學習應用案例研究
深度學習應用於多個領域,包括圖像識別、自然語言處理、語音識別和機器翻譯。例如,在圖像識別中,深度學習通過捕捉人眼無法分辨的細微特徵,使圖像準確分類成為可能。在自然語言處理方面,深度學習讓理解句子的含義並生成類似人類的自然句子成為可能。在語音識別方面,深度學習使得即使在嘈雜的環境中也能提高語音識別的準確性。
神經網路的基本資訊

神經網路元件
神經網路是模仿人腦神經電路的模型,具有數個節點 (神經元) 互相連接的網路結構。主要組成部分有
- 輸入層此層接收來自外部的資料。輸入包括影像資料的像素值和文字資料的字向量。
- 隱藏層:輸入層與輸出層間的層,負責從資料中抽取特徵。通常有多個隱藏層,透過分層可以擷取更複雜的特徵。
- 輸出層:網路的最後一層,輸出訓練結果。對於分類問題,它會輸出每個類別的概率;對於回歸問題,它會輸出預測值。
- 節:也稱為神經元,是網路的基本單位。節點接收輸入信號,並透過激活函數產生輸出信號。
- 重量:表示每個節點間連線強度的參數。根據權值的不同,節點間信號傳輸的強度也不同。
- 偏見:影響節點啟動的參數。偏置負責調整節點的輸出數值。
神經網路的類型
神經網路有多種類型,每種類型都有不同的特點和用途。典型的神經網路類型如下。
- 多層感知器 (MLP):最基本的神經網路之一,由輸入層、隱藏層和輸出層組成。
- 卷積神經網路 (CNN):專門用於影像識別的神經網路,可透過稱為卷積操作的過程擷取影像特徵。
- 循環神經網路 (RNN)神經網路:神經網路適合處理時序資料,並且可以記憶和處理過去的資訊。
- 循環神經網路 (RNN)神經網路:神經網路適合處理時序資料,並且可以記憶和處理過去的資訊。
- 長短期記憶 (LSTM):一種可以學習長期依賴關係的 RNN。
- 生成式逆向網路 (GAN):這項技術透過兩個神經網路互相對抗來產生更真實的資料。
神經網路的實用性
神經網路已在多個領域取得實際成果。
- 影像辨識: 人臉辨識、物件偵測、醫療影像等。
- 自然語言處理:機器翻譯、文字摘要、情感分析等。
- 語音辨識:語音助理、語音搜尋、語音輸入等。
- 機械翻譯:自動翻譯服務、語言學習應用程式等。
- 遊戲 AI:控制遊戲角色的行為、調整遊戲平衡等。
- 融資醫療:疾病診斷、藥物開發、醫療影像分析等。
深度學習與神經網路的差異。

深度學習與神經網路。
深度學習是一種使用神經網路的機器學習。換句話說,深度學習是在神經網路的基礎上發展起來的一種技術,而神經網路則是深度學習的基礎。
主要差異為何?
深度學習與神經網路的主要差異在於神經網路的層數。神經網路一般只有一到兩個隱藏層,而深度學習可以有數十甚至數百個隱藏層。層數越多,就能萃取出越複雜的特徵,也能執行更先進的任務。
特點 | 神經網路 | 深度學習 |
隱藏層數 | 1-2 層 | 數十至數百層 |
特殊萃取 | 需要人性化的設計。 | 自解压 |
資料量 | 可小劑量學習 | 需要大量資料 |
學習時間 | 短 | 赊 |
範圍 | 相對簡單的問題 | 複雜的問題 |
應該使用哪一種?
應該使用哪一種方法取決於所要解決問題的複雜性和資料的數量。
- 簡單問題:在某些情況下,神經網路可能已經足夠。
- 複雜的問題深度學習:深度學習適用於需要更先進的特徵萃取。
- 低資料量:神經網路更容易學習。
- 高資料量:Deep learning 會產生更好的結果。
深度學習在機器學習中的角色。

機器學習與深度學習的關係。
深度學習是機器學習的一種,這項技術大大推動了機器學習領域的發展。機器學習是一種讓電腦從資料中學習並執行預測和分類等任務的技術。深度學習是機器學習的一種方法,它使用神經網路,模仿人腦的運作來達成更先進的學習。
為什麼需要深度學習。
之所以需要深度學習,是因為它可以解決傳統機器學習無法解決的複雜問題。傳統的機器學習需要人類來設計特徵,而深度學習透過自動從資料中提取特徵來實現更先進的學習。 例如,在圖像識別中,深度學習通過捕捉人眼無法識別的微小特徵,使得準確地對圖像進行分類成為可能。這是傳統機器學習無法實現的。
實際應用

深度學習已深入我們的日常生活,並帶來革命性的改變。
深度學習在影像識別中的應用。
深度學習在影像識別領域取得了顯著的成果。例如,在人臉識別方面,深度學習已經能夠準確捕捉人臉特徵並識別個人。在物體偵測方面,深度學習也讓精確偵測影像中的物體成為可能。此外,自動駕駛汽車可以實時識別路上的行人和標誌,實現安全駕駛。這些技術被應用在安全系統、醫療成像和自動駕駛等多個領域。
用於自然語言處理
深度學習在自然語言處理領域也取得了顯著的成果。例如,在機器翻譯領域,深度學習讓實現更自然的翻譯成為可能。在商業領域,能夠自動從大量文件中提取和總結重要資訊的系統正在顯著提高運營效率。此外,在客戶服務方面,人工智能聊天機器人全天 24 小時回應客戶查詢,實現與人類操作員相似的自然對話。
語音辨識技術的演進
深度學習在語音識別領域也取得了重大成就。例如,在語音助手方面,深度學習已經使準確地識別和回應人類語音成為可能。在語音搜索方面,深度學習讓語音搜索成為可能。這些技術被應用於語音助手、語音搜尋和語音輸入等各個領域。
金融業的模式分析。
在金融領域,可分析市場資料中複雜模式並支援投資決策的系統已投入實際使用。詐欺交易偵測系統透過即時偵測異常交易模式,也有助於預防金融犯罪。
醫療保健領域的創新
其在醫療領域的應用尤其受到關注:基於 AI 的診斷支援系統可分析大量醫療資料,幫助醫生提高診斷的準確性。在新藥開發方面,可根據分子結構分析預測有潛力的候選物質,縮短開發時間並降低成本。深度學習也在個人化醫療的實現中扮演重要角色,個人化醫療會考慮到個別病患的基因資訊和生活習慣。
如此一來,深度學習的應用正在擴散到我們生活的方方面面,為解決社會問題做出了重大貢獻。而隨著技術的演進,每天都有新的使用方式被創造出來。
深度學習的未來展望。

深度學習的未來充滿創新的可能性,遠超我們的想像:從 2024 年起,預測這項技術將大幅改變社會的各個層面。
技術演進與未來可能性
深度學習打破了傳統機器學習的限制,讓更先進、更複雜的任務變得可行。特別值得注意的是它與量子計算的整合。量子演算法與硬體的進步,讓量子增強的深度學習模型擁有前所未有的能力。
在醫療領域,以人工智能為基礎的診斷支援系統正在實現個人化醫療,考慮到個別患者的遺傳資訊和生活習慣,大大提高了治療的準確性。在新藥開發方面,可根據分子結構分析預測有潛力的候選物質,大幅縮短開發時間並減低成本。
在自動駕駛技術方面,有研究指出,深度學習的進展可減少道路事故高達 901 TP3T。此外,自動駕駛車輛的廣泛使用預計可減少 601 TP3T 的碳排放量。
產業影響力與創新
深度學習可望對各產業產生重大影響。例如,製造業預計會使用深度學習來改善品質控制和生產效率。在金融行業,深度學習也有望用於投資預測和欺詐檢測。此外,在醫療產業,深度學習可望用於疾病診斷和藥物開發。
深度學習的挑戰與解決方案。
雖然現代深度學習是一項創新技術,但它也面臨幾項主要挑戰。針對這些挑戰,研究人員和工程師提出並實施了各種解決方案。
處理模型的複雜性。
深度學習模型存在過度訓練(overfitting)的問題。這是一種模型「記憶」訓練數據的現象,導致對新數據的泛化性能不佳。為了解決這個問題,可以引入 dropout 和 L1/L2 正則化等技術來改善模型的泛化性能。
計算資源與訓練時間
訓練深度學習模型需要大量的計算資源和時間。尤其對於中小企業而言,採購昂貴的硬體以及冗長的學習過程都是一大負擔。利用雲端服務、部署分散式學習系統以及採用模型量化和分支修剪等優化技術,可以有效解決這個問題。
資料收集與品質控制
收集高品質的訓練資料仍是一大挑戰。就圖像辨識而言,可能需要數億張圖像。
對於這個問題:
- 使用資料擴充技術
- 轉移學習簡介
- 採用半監督學習
- 使用群眾外包
已提出了諸如此類的解決方案。
黑箱問題
深度學習模型決策過程的不透明性是一大挑戰,尤其是在關鍵決策情況下。
對於這個問題:
- 可解釋人工智能 (XAI) 的研究與開發
- 使用可視化工具
- 引入方法以改善模型的可解釋性。
諸如此類的倡議正在進行中。
大遗忘
災難性遺忘(Catastrophic forgetting)是另一個重要的問題,即過去的學習在新的學習開始時遺失。
對於這個問題:
- 引入審核機制。
- 進行模擬排練
- 彈性重量鞏固 (EWC)
這些措施都很有效。
隨著技術的進步,這些挑戰也逐漸得到解決,但相信完整的解決方案仍需要時間。企業在實施深度學習時,必須充分了解這些挑戰,並採取適當的措施。
摘要: 解釋深度學習與神經網路的差異。
深度學習是一種使用神經網路來模擬人腦運作的機器學習。深度學習應用於各種領域,例如影像識別、自然語言處理和語音識別,並預計將持續演進,為各領域創造新的可能性。
然而,深度學習也在資料量、訓練時間和可解釋性方面提出了挑戰。只要解決這些挑戰,深度學習就能成為更實用的技術,並有可能改變我們的生活。
評論。