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課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (1)

  • 前導介紹
    說到深度學習,
    首先需要了解什麼是類神經網路和它的操作方法。
    類神經網路,顧名思義就是仿造人類的神經而去打造而成的演算法,
    讓其能夠透過像是神經傳導一樣接收和傳遞資料

如下圖所示
左邊為人類神經的傳遞方法,右邊則是類神經網路的對照
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211018/20142783g0v8Oi2AAU.png

由圖可知,這個原理即是先接收資料並透過函式將其轉換為輸出值,
並以輸出值來判斷資料。

然而這個只是人工智慧的其中一部份,也不完全等於機器學習,而是他們的一部分。

Artificial Intelligence:The ability of a machine to imitate intelligent human behavior.
Machine Learning:Algorithms whose performance improve as they are exposed to more data over time.

人工智慧只是泛指機器模仿人類的行為的能力,而機器學習則是透過演算法將其實現的一種方式。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211018/20142783pO5r1rtRAL.png

既然已經理解了類神經網路,就可以再進一步地提到深度神經網路了。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211018/20142783AvwSvKnbVq.png

左邊是非常單純的神經網路,輸入的data僅經過一層隱藏層就可以獲得output了,
然而當資料的複雜度變高,中間的隱藏層也會變多,經過多次的演算後才能夠獲得相對準確的output。

而這個將演算的結果再次進行運算的過程我們稱之為深度學習

由於硬體須可以承受高效能的運算,也需要能夠套用的演算法和大量的資料,因此深度學習在近期才開始大為流行。

以下為三種深度神經網路的圖解 >>

Convolutional Neural Networks (CNNs)
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211018/20142783Hs2UIOJCF1.png

Recurrent Neural Networks (RNNs)
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211018/20142783Nj93edup33.png

Generative Adversarial Networks (GANs)
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211018/20142783foWhvRqkFm.png

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