什麼是神經網絡（Neural Network） – AI百科知識

什麼是神經網絡？

神經網絡（Neural Network）作爲人工智能中的一種計算模型，是受人腦啓發的一種機器學習類型，由多層相互連接的節點（稱爲神經元）組成，神經網絡通過使用大量數據的反覆試驗過程來學習輸入和輸出之間的關係，以確定產生所需輸出的節點之間的連接和權重，這些節點協同工作以執行模式識別、分類和預測等複雜任務。

神經網絡釋義（圖源：IBM）

隨着神經網絡不斷學習，它在模式識別和做出準確預測或決策方面會變得更好。近年來，神經網絡取得了巨大突破，並在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域取得了巨大進步。

神經網絡的工作原理

神經網絡通過一系列相互連接的神經元層處理輸入數據來工作。 每個神經元接收來自其他神經元的輸入，並對輸入應用數學函數以產生輸出。 然後將輸出傳遞給下一層神經元，重複該過程，直到產生最終輸出。 在訓練過程中，神經網絡通過使用大量數據的訓練過程調整神經元的權重和偏差，以最小化預測輸出與實際輸出之間的誤差。一旦訓練完成，神經網絡就建立了一個數學模型，可用於推理以對新數據做出預測或決策。

神經網絡的類型

目前業界有研究幾種類型的神經網絡，一些最常見的類型包括：

• 前饋神經網絡（FNN）：該類型網絡在單一方向上處理輸入數據，從輸入到輸出，通常用於模式識別和分類。
• 遞歸神經網絡（RNN）：該類型網絡可以處理數據序列，例如語音或文本，通常用於自然語言處理和時間序列分析。
• 卷積神經網絡（CNN）：該類型網絡針對圖像和視頻處理進行了優化，並使用專門的層來檢測邊緣和角落等特徵。
• 生成式對抗網絡（GAN）：該類型網絡通過讓兩個神經網絡相互對抗來生成新數據，一個生成數據，另一個試圖將其與真實數據區分開來。

神經網絡的應用

神經網絡可用於廣泛的應用，包括：

• 圖像識別。識別圖片中的人物或物體。 被 Facebook 用於標記朋友、自動駕駛汽車以檢測交通信號燈等。
• 自然語言處理。機器翻譯、情感分析、語音識別等。爲許多虛擬助手和聊天機器人提供支持。
• 預測。根據歷史數據預測時間序列數據的未來值。 用於股價預測、銷售預測等。
• 機器人學。根據圖像識別和傳感器數據控制機器人的運動。
• 推薦系統。電子商務網站上的產品推薦通常基於神經網絡。
• 診斷疾病。檢測醫學掃描中的異常以識別癌症等疾病。
• 預測客戶流失。識別可能停止使用某項服務的客戶。
• 檢測欺詐。根據消費模式和其他數據識別信用卡或保險欺詐。

神經網絡的優勢

與傳統機器學習算法相比，神經網絡具有多項優勢：

1. 神經網絡可以檢測輸入和輸出之間難以明確編程範式的複雜非線性關係。
2. 神經網絡可以從大量數據中學習並適應新信息，這使它們成爲需要持續學習的應用程序的理想選擇。
3. 神經網絡可以識別數據中複雜的模式和關係，這些模式和關係對於人類或其他機器學習算法來說可能並不明顯。
4. 神經網絡可以處理嘈雜或不完整的數據，使它們在實際應用中非常有用。

神經網絡的侷限

雖然神經網絡有很多優點，但也有一些限制需要考慮。 神經網絡的一些侷限性包括：

• 過度擬合：神經網絡有時會過度擬合訓練數據，這意味着它們變得過於專業化，在新數據上可能表現不佳。
• 可解釋性：神經網絡可能難以解釋，因此很難理解它們是如何得出特定預測或決策的。
• 訓練時間：訓練神經網絡可能非常耗時且計算量大，特別是對於大型數據集或複雜網絡。
• 對數據質量的依賴：神經網絡的性能在很大程度上取決於訓練數據的質量和數量，這在某些應用程序中可能是一個限制。
• 缺乏透明度：神經網絡可以被視爲一個“黑匣子”，因爲通常很難理解它們是如何達到給定預測的，這在需要透明度或問責制的應用程序中可能是一個限制。
• 有限的可遷移性：在一項任務上訓練的神經網絡在應用於不同的任務或領域時可能效果不佳，這可能會限制它們的普適性。