在現代計算領域，術語「神經網路」在過去幾年中引起了極大的關注。如果您熱衷於了解神經網路是什麼以及它們是如何運作的，那麼這是您開始擴展知識的理想場所。
從根本上來說，神經網路是旨在模仿人腦的電腦系統。它們具有學習、理解和解釋複雜模式的能力，使其成為人工智慧 （AI） 和機器學習 （ML） 的關鍵面向。
這些網絡，就像我們大腦中的神經網絡一樣，由許多相互連接的處理元素或「節點」組成。這種佈局有助於模式識別，幫助 AI 系統隨著時間的推移改進其操作。典型的神經網路由幾個核心元件組成：
每一層包括許多節點或“神經元”，透過“連接”連接。每個連接都有一個權重，指示其在資訊處理任務中的重要性。
神經網路具有從數據中學習和預測結果的非凡能力，已成為許多當代技術的基石。它們的多功能性和模式識別能力為它們在一系列領域的應用鋪平了道路。
神經網路最突出的應用之一是機器視覺，尤其是影像辨識。透過卷積神經網路（CNN），可以訓練系統來識別和分類影像，例如識別照片中的人臉或識別場景中的物體。這項技術為各種應用提供支持，從社交媒體上的自動照片標記到醫學影像中的疾病診斷。
神經網路在自然語言處理（NLP）中也發揮關鍵作用，使機器能夠理解和生成人類語言。無論是理解語音命令的虛擬助手，響應客戶查詢的聊天機器人，還是將文字從一種語言翻譯成另一種語言的軟體，所有這些進步都是透過神經網路實現的。
訓練神經網路本質上意味著教導它做出準確的預測。這包括向它提供數據，讓它進行預測，然後調整網路的參數以改善這些預測。
目標是最小化網路的預測和實際輸出之間的差異，這個術語稱為「損失」或「錯誤」。這種差異越小，神經網路的效能就越好。
步驟 1：初始化權重和偏差
神經網路由透過權重互連的神經元組成，每個神經元都有一個偏差。這些權重和偏差是網路在訓練期間學習的參數。最初，它們設定為隨機值。
第 2 步：前饋
向網路提供輸入資料。這些資料在稱為「前饋」的過程中透過網路從輸入層移動到輸出層。每個神經元在將結果傳遞到下一層之前，應用輸入和偏差的加權和，然後是激活函數。
第 3 步：計算損失
在前饋過程之後，網路產生輸出。計算損失，即此輸出與實際值之間的差異。此損失是使用損失函數計算的，該函數取決於您嘗試解決的問題類型（例如，回歸、分類）。
第 4 步：反向傳播
反向傳播是魔術發生的地方。此過程涉及調整權重和偏差以最大程度地減少損失。從輸出層開始，錯誤將傳播回前一層。計算損失函數相對於每個參數（權重和偏差）的梯度，這表明該參數的變化將對損失產生多大影響。
步驟 5：更新權重和偏差
然後，權重和偏差沿著與計算的梯度相反的方向更新。這是使用最佳化演算法完成的，最常見的是梯度下降。更新中執行的步驟大小由「學習率」（您設定的超參數）決定。
步驟6：重複這個過程
對一定次數的迭代重複步驟 2-5，或直到損失低於所需的閾值。整個資料集用於更新權重的次數稱為「紀元」。訓練通常涉及多個時期。
卷積神經網路 （CNN） 是一種專門的神經網路模型，設計用於處理類似網格的數據，例如圖像。這些網路是傳統多層感知器（MLP）模型的變體，從根本上受到人類大腦生物過程的啟發。
CNN的靈感來自人腦中視覺皮質的組織和功能。視覺皮層具有對視野的特定區域敏感的細胞小區域。這個概念透過應用在輸入資料中卷積的濾波器在CNN中得到反映。
CNN 的核心元件是卷積層，它自動自適應地學習特徵的空間層次結構。在卷積層中，幾個濾波器在影像上移動並執行卷積運算，在本例中為點積，在濾波器和輸入影像的權重之間。此操作的結果形成特徵圖或卷積特徵。
通常在卷積層之後添加池化層以減少空間大小，這有助於減少參數計數和計算複雜度。此外，它有助於網路對影像的比例和方向變得更加不變，從而提取更強大的特徵。
在網路的末端，使用全連接層，類似MLP模型。這些圖層採用進階過濾影像並將其轉換為最終輸出類別或預測。
CNN在影像辨識領域發揮了重要作用。它們通常用於以下應用：
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