神經網路

前言

昨天提及了神經網路，也說到他在人工智慧領域中，類神經網路和深度學習是兩個密切相關且至關重要的概念。今天就會入探討這兩種技術，說明它們的關係，並探討它們在現代AI應用中的重要性。

什麼是神經網路

類神經網路（Neural Networks）是一種模仿人類大腦神經元結構和功能的計算模型。這種模型由多層神經元（也稱為節點或單元）組成，神經元之間通過連結（權重）傳遞訊息。類神經網路可以透過學習數據中的模式和特徵，來完成各種複雜的任務，像是圖片辨識、語音辨識和自然語言處理等。

神經網路的結構

從圖片中，我們可以看到這個神經網路的基本組成部分。這個網路包含三層主要的結構：輸入層、隱藏層與輸出層。

1. 輸入層（Input Layer）
   位於最左側的綠色節點代表輸入層，該層負責接收外部數據，並將這些數據傳遞給網路進行處理。每個節點對應到一個輸入變量，這些變量可能是圖片的像素值、文字的特徵或其他可用來訓練模型的數據。輸入層的節點數目通常與數據集的特徵數量一致。

2. 隱藏層（Hidden Layer）
   圖片中的藍色節點表示隱藏層，這是一個非常重要的層次。隱藏層負責處理從輸入層接收到的數據，並進行進一步的特徵提取和非線性轉換。隱藏層中的每個節點都會應用一個激活函數（Activation Function），如ReLU或Sigmoid，以確保神經網路能夠學習複雜的模式和關係。

3. 輸出層（Output Layer）
   右側的黃色節點代表輸出層，它將隱藏層處理過的數據轉換為最終的結果。輸出層的節點數量取決於具體任務的需求。例如，在分類問題中，輸出層節點數量可能與類別數量相等，而在迴歸問題中，輸出層通常只有一個節點。

類神經網路的基本組成

類神經網路由三個核心部分組成，這些部分共同決定了網路的功能和學習能力：

• 結構（Architecture）：

  • 想象一下搭建一棟房子。結構就像是房子的設計圖，決定了有多少層、每層有多少房間、房間如何連接。
  • 在神經網路中，結構定義了網路的形狀：有多少層、每層有多少「神經元」、這些神經元如何相互連接。
  • 結構中最重要的變數是連接的強度（權重）和每個神經元的活躍程度（激活值）。

• 激活函式（Activation Rule）：

  • 如果把神經元比作一個決策者，激活函式就是這個決策者的「個性」。
  • 它決定了神經元在接收到輸入後，如何產生輸出。有些激活函式會將輸入「壓縮」到某個範圍（如Sigmoid），有些則會過濾掉部分信息（如ReLU）。
  • 常見的激活函式包括：
    • Sigmoid：將輸入轉換為0到1之間的值，常用於二元分類問題。
    • ReLU（Rectified Linear Unit）：小於0的輸入會被置為0，大於0的保持不變。這種簡單的操作在實踐中非常有效。
    • Tanh：類似Sigmoid，但輸出範圍是-1到1。

• 學習規則（Learning Rule）：

  • 學習規則就像是網路的「成長策略」。它決定了網路如何從經驗中學習，不斷調整自己以提高性能。
  • 最常見的學習規則是反向傳播（Backpropagation）。它的工作原理是：
    • 計算網路的預測與實際結果之間的誤差。
    • 從輸出層開始，逐層向後計算每個神經元對誤差的貢獻。
    • 根據每個神經元的貢獻，微調連接的權重，以減小誤差。

• 這三個部分緊密配合，使得神經網路能夠學習複雜的模式，如果用簡單的方法去描述這個三部分的話就是：

  • 結構提供了學習的「硬體」。
  • 激活函式把每個神經元賦予了處理訊息的能力。
  • 學習規則則指導整個網路如何逐步改進自己的性能。

結語

今天介紹了深度學習中的一個重要概念，類神經網路和深度學習代表了人工智能領域的重要突破。通過模仿人腦的工作方式，這些技術能夠處理複雜的模式識別和決策問題。未來幾天我會繼續深入介紹各個深度學習的方法，希望大家可以繼續閱讀我的文章，一起學習。