卷積深度置信網路提供了一種能被用於訊號和圖像處理任務的通用結構，也能夠使用類似深度置信網路的訓練方法進行訓練[53]。 通常將具有兩層或兩層以上隱藏層的神經網路叫做深度神經網路。 與淺層神經網路類似，深度神經網路也能夠為複雜非線性系統提供建模，但多出的層次為模型提供了更高的抽象層次，因而提高了模型的能力。 神經網絡2023 深度神經網路通常都是前饋神經網路，但也有語言建模等方面的研究將其拓展到迴圈神經網路[43]。 卷積深度神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）在電腦視覺領域得到了成功的應用[44]。
然而，受限於當時電腦的計算能力，及大量數位資料的取得非常不容易，類神經網路一直沒有帶來很讓人驚豔的效果。 2000年後，深度學習慢慢開始在影像識別、尤其是手寫數字辨識上嶄露頭角。 在2010年後，深度學習更是在MNIST這個手寫數字的資料集上得到空前的佳績，在測試資料中只有0.23%的錯誤率，比人類平均的錯誤率還要低。 在神經網絡的現代軟件實現中，由生物學啟發的方法已經有了很重大的延伸，現在主流的是基於統計學和訊號處理的更加實用的方法。 不過它們還有一些共同點：非線性、分散式、並列化，局部性計算以及適應性。
神經網絡: 深度學習-神經網絡
其仍是模擬真正人腦的神經細胞而得名，但許多細胞中的細節已被省略刪除，即使如此卻仍然保留了人腦的基本本質。 神經網絡這個廣闊的領域中有許多複雜的細節可能會導致誤解或誤解。 我們希望通過與主題專家公開討論這些問題來消除神話並為讀者提供準確的信息。 作為當代人工智能技術的關鍵組成部分，神經網絡不斷進步，我們的理解也隨之不斷進步。 為了駕馭這個迷人領域的未來，開放的溝通、持續的學習和負責任的實施將至關重要。
- 細胞的表面帶有一些受體分子，通常是些大蛋白質分子。
- 對此數字辨識應用有興趣的讀者稍後也可自行參考 TensorFlow 的 Colab 筆記本。
- 該領域的一個有趣的發展是 GPT-4 中互聯網搜索的集成 本身。
- 理論上，深度神經網路可以將任何輸入類型映射至任何輸出類型。
- 如果你正在做深度學習的工程或想要踏入深度學習/機器學習的領域，你應該參加這個課程。
OpenAI 首席執行官 Sam Altman 預計模型中事實信息的可靠性將繼續提高，預計需要 1.5-2 年的時間來進一步完善這一方面。 該領域的一個有趣的發展是 GPT-4 中互聯網搜索的集成 本身。 這允許用戶將部分互聯網搜索委託給 GPT-4，從而可能減少手動 Google 信息的需要。 關於這些事態發展導致負面情景的可能性的爭論差異很大，估計範圍從 0.01% 到 10% 不等。
神經網絡: 人工神經網絡的實用性
第二，此研究目前無法解釋觀察到的音樂家大腦白質差異是屬於先天基因或後天經驗影響，要倚靠長期的縱貫研究，才能提供較好的解答。 第三，有性別差異，大多數音樂科系學生多半是以女性居多數。 儘管有上述限制，本人認為此研究仍提供了一種嶄新的方法，是剖析後天經驗影響大腦的有趣研究。 若單純從MRI的研究來看，過去研究即有發現鋼琴家大腦中與手指連動有關的區域較一般人發達[1]，或是因為小提琴家左右手的靈敏需求度不同，他們大腦中與左右手的感覺與運動相關區域，差異較明顯[2]。 甚至有研究發現倫敦計程車司機處理空間相關訊息的腦區「海馬迴」，較一般人體積大[3]，都是經驗會影響大區域「發達」程度的證據。 每個圓圈代表一個個案，個個案喺 x（X 軸）同 y（Y 軸）呢兩個變數上都有個數值，黑點同白點係兩類唔同個案，一個有效嘅分類機要畫一條線，分開兩類個案。
不過兩層神經網絡的計算是一個問題，沒有一個較好的解法。 輸入層里的「輸入單元」只負責傳輸數據，不做計算。 輸出層里的「輸出單元」則需要對前面一層的輸入進行計算。 1949年心理學家Hebb提出了Hebb學習率，認為人腦神經細胞的突觸（也就是連接）上的強度上可以變化的。
神經網絡: 應用
但即使是海綿、單細胞動物甚至像粘菌之類的非動物物種都有細胞和細胞之間的訊息慱輸機制，這也是神經系統的前身[5]。 像珊瑚及水母之類的放射狀對稱的生物，其神經系統為一動物神經網，是由許多細胞形成的發散狀網路[6]。 大部份的動物是兩側對稱動物是的前身，其神經系統的共同結構起源於約五億五千萬年前的埃迪卡拉紀[7]。 在組織層面上看，神經組織除了神經元外，還有神經膠質細胞，提供支持及新陳代謝等機能。
正如科學家們可以從鳥類的飛行中得到啟發，但沒有必要一定要完全模擬鳥類的飛行方式，也能製造可以飛天的飛機。 需要說明的是，至今為止，我們對神經網絡的結構圖的討論中都沒有提到偏置節點（bias unit）。 它本質上是一個只含有存儲功能，且存儲值永遠為1的單元。
神經網絡: 反向传播算法与复兴
神經網絡中的道德考慮包括與偏見、透明度、隱私和問責制相關的問題。 適當的指導方針、法規和監督對於 解決這些問題. 是的，諸如對抗性示例之類的特定攻擊（其中輸入數據的微小變化可能會導致不正確的輸出）可能會使神經網絡變得脆弱。 為了開發針對此類漏洞的防禦措施，專家們一直在努力。 神經網絡本身並不存在固有的偏見，但它們可以反映存在於網絡中的偏見 訓練數據。
有多種不同形式的非線性池化函數，而其中「最大池化（Max pooling）」是最為常見的。 它是將輸入的圖像劃分為若干個矩形區域，對每個子區域輸出最大值。 卷積神經網絡（英語：Convolutional Neural Network，縮寫：CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，[1]對於大型圖像處理有出色表現。 如果一個以電腦程式寫嘅神經網絡跟呢條式（或者係類似嘅式）嚟行嘅話，佢喺計完每一個個案之後，都會計出佢裏面嘅權重值要點樣改變，並且將呢個「每個權重應該要點變」嘅資訊傳返去個網絡嗰度（所以就叫「反向傳播」）。 而每次有個權重值改變嗰陣，佢嘅改變幅度會同「誤差值」有一定嘅關係，而且佢對計個輸出嘅參與愈大，佢嘅改變幅度會愈大[27]－個神經網絡會一路計個案一路變，變到誤差值愈嚟愈接近零為止[28]。 而除咗確率勾配降下法之外，反向傳播仲有好多其他方法做，詳情可以睇最佳化（optimization）相關嘅課題[29][30]。
神經網絡: Day 14 - 神經網絡(D)NN 到 卷積神經網絡CNN (
儘管這些創作可能新穎且有趣，但它們是否構成“創造力”仍然是一個哲學爭論的話題。 儘管取得了這些進步，但要充分理解大型、複雜的內部運作 神經網絡2023 模型仍然是一個活躍的研究領域。 該領域一些最優秀的研究人員繼續致力於揭開其複雜過程的神秘面紗。 新聞學： 在新聞業等行業，神經網絡可能很快就會協助起草一系列論文的文章，讓人類作家做出精確的調整。 將人類意識轉移到計算機中的想法對於科幻小說愛好者來說一直是一個令人著迷的主題。 通過一個永生的概念 數字雙胞胎 確實激發了想像力，但現實要復雜得多。
研究表明咗，深度信念網絡能夠有效噉處理一啲冇事先標籤好嘅數據－例如係喺互聯網上流動、冇人幫手事先執靚嘅數據噉[49]。 卷積神經網路（例如Alexnet、VGG網路）在網路的最後通常為softmax分類器。 例如原網路可以分類出2種圖像，需要增加1個新的分類從而使網路可以分類出3種圖像。
神經網絡: 人工神經網路下的深度學習
卷積神經網路中的隱藏層會執行特定的數學函數，例如彙總或篩選，稱為卷積。 神經網絡 它們對於影像分類非常有用，因為可以從影像中擷取對影像識別和分類有用的相關特徵。 新表單更容易處理，而不會遺失對做出良好預測至關重要的特徵。 每個隱藏層會擷取和處理不同的影像特徵，如邊緣、顏色和深度。 最後，在經過幾個卷積和最大池化層之後，神經網絡中的高級推理通過完全連接層來完成。
動物體藉神經系統和內分泌系統的作用來應付環境的變化。 動物的神經系統控制著肌肉的活動，協調各個組織和器官，建立和接受外來情報，並進行協調。 神經系統是動物體最重要的連絡和控制系統，它能測知環境的變化，決定如何應付，並指示身體做出適當的反應，使動物體內能進行快速、短暫的訊息傳達來保護自己和生存。 卷積神經網路被用來預測的分子與蛋白質之間的相互作用，以此來尋找靶向位點，尋找出更可能安全和有效的潛在治療方法。 CNN的模型被證明可以有效的處理各種自然語言處理的問題，如語意分析[8]、搜尋結果提取[9]、句子建模[10] 、分類[11]、預測[12]、和其他傳統的NLP任務[13] 等。
神經網絡: 機器學習與深度學習
相比之下，在神經網絡中，我們不需要告訴計算機如何解決我們的問題，而是讓它通過觀測數據學習，找出解決手頭問題的辦法。 早期的圖形模型的圖形結構和條件概率是專家定義的。 那時，這些圖形連接稀疏，所以研究人員一開始把重點放在做正確的推論，而不是學習上。 對於神經網絡來說，學習是關鍵，手寫知識並不酷，因爲知識來自於學習訓練數據。 神經網絡的目的不在於可解釋性或通過稀疏連接性使其便於推理。
如果你正在做深度學習的工程或想要踏入深度學習/機器學習的領域，你應該參加這個課程。 Geoffrey Hinton 毫無疑問是深度學習領域的教父，在課程中給出了非凡的見解。 在這篇博客文章中，我想分享我認爲任何機器學習研究人員都應該熟悉的八個神經網絡架構，以促進他們的工作。 上圖是取一個卷積和其對應的局部感受野，中間的那一層就是卷積核，3×3的卷積核對源數據中左上角的3×3的矩陣進行點乘，就得到了一個數值，叫做該區域的卷積層的值。 然而，這隻是源數據中的部分區域，源數據是7×7的矩陣，所以卷積核再通過移動映射的方式多次卷積，如下圖。 該圖中在卷積層的值與源數據之間還應有個3×3的卷積核，未畫出。
神經網絡: 深度神經網路架構
最新的研究顯示了用於大型主成分分析和卷積神經網絡的納米裝置[6]具有良好的前景。 如果成功的話，這會創造出一種新的神經計算裝置[7]，因為它依賴於學習而不是編程，並且它從根本上就是模擬的而不是數字化的，雖然它的第一個實例可能是數字化的CMOS裝置。 和其他機器學習方法一樣，神經網絡已經被用於解決各種各樣的問題，例如機器視覺和語音識別。 這些問題都是很難被傳統基於規則的編程所解決的。
例如原網絡可以分類出2種圖像，需要增加1個新的分類從而使網絡可以分類出3種圖像。 微調（fine-tuning）可以留用之前訓練的大多數參數，從而達到快速訓練收斂的效果。 例如保留各個卷積層，只重構卷積層後的全連接層與softmax層即可。 2016年3月，AlphaGo對戰李世乭的比賽，展示了深度學習在圍棋領域的重大突破。 池化（Pooling）是卷積神經網絡中另一個重要的概念，它實際上是一種非線性形式的降採樣。
神經網絡: 時間序列預測實作
池化（Pooling）是卷積神經網路中另一個重要的概念，它實際上是一種非線性形式的降採樣。 卷積神經網路（英語：Convolutional Neural Network，縮寫：CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以回應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，[1]對於大型圖像處理有出色表現。 目前為止，EasyPR的1.4版已經將神經網絡（ANN）訓練的模塊加以開放，開發者們可以使用這個模塊來進行自己的字符模型的訓練。
更美妙的是透過大量動畫，很多概念應該都已經深深地烙印在你的腦海中，你甚至不需要背什麼東西。 在這個 AI Hype 時代，我們沒有談最新的 AI 論文，也沒有用深度學習框架做什麼酷炫的應用，但我相信這樣的文章才是大部分人以及生活在 AI 時代的下一代所需要的。 透過對輸入 $x$ 做一連串簡單的幾何轉換，將此原始表徵 $x$ 逐漸轉換成能夠用來解決我們問題的隱藏表徵 $h$，最後輸出成目標結果 $y$。 沒錯，透過矩陣運算，我們剛剛建立了這世上最簡單的 1-Layer 神經網路！
神經網絡: 人工智能
大多數情況下人工神經網絡能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗地講就是具備學習功能。 隨著AlphaGo擊敗人類最高端的圍棋職業棋士，及在Atari遊戲或各式電子遊戲上令人驚嘆的表現，深度學習(Deep Learning)在短短幾個月內就成為家喻戶曉的最新科技名詞。 各大科技公司，如Google、Microsoft、Facebook等，都不約而同地紛紛投入深度學習的研究，並在短短的時間內將相關的研究成果應用在各項產品上。 使得深度學習這項技術在不知不覺中，成為人類生活中不可或缺的一部份。
此種類神經網路系統典型的實作是“掃把平衡”(broom balancing) 實驗，此實驗最初由Widrow 神經網絡2023 在１９６３年使用一個曾權數的適性網路所做成的。 此網路學著在車子最後停留的地方，以將掃柄的頂端倒放置而達平衡的方法來前後移動車子。 最近則將此研究，應用於教導機械人的手臂如何去發揮它最佳的工能，並且研究如何使機械人的手臂更加穩定。 如今亦有不少研究者，著手教導類神經網路去操控簡單的自主交通工具。
在訓練時通常都會用批量訓量，所以捲積的資料維度會變成四維陣列。 四維陣列的計算會比較麻煩不好優化，因此會先轉為二維陣列來做計算。 神經網絡 本書可作為高等院校人工智能、計算機、自動化、 電子和通信等相關專業的研究生或本科生教材，也可供相關領域的研究人員和工程技術人員參考。 GCN 𤗲定義了一階近似畀圖上嘅局部化嘅譜濾波器。 GCNs 可以理解成卷積神經網絡得到普適化喺圖結構數據。 在程序運行過程中，模型生成好之後，會進行模型準確性評估，計算它的損失值，損失值越小，模型就越好。
神經網絡: SMC 資料庫
在 RBM 中，當可見單元被鉗位時只需要一步就能達到熱平衡。 這個結果對於感知機是毀滅性的，因爲模式識別是去識別在變換情況下的模式。 Minsky 和 Papert 的「組不變性定理」認爲感知機的學習部分無法去學習當轉換來自於一個組的情況。 爲了識別上述那種情況，需要更多的特徵單元去識別那些模式中包含的子信息。 所以模式識別的技巧部分必須由手動編碼的特徵檢測器來解決，而不是學習過程。 但是，感知機確實存在局限性：如果您使用手動設置特徵，並且使用了足夠多的特徵，那麼你幾乎可以做任何事情。
當提供上下文時，例如 Wiki百科頁面，根據源的正確性進行調整後，模型的準確率接近 100%。 儘管取得了這些有希望的發展，但在所有行業實施此類系統是一項複雜且大規模的工作。 目前，這些解決方案仍處於原型階段，其廣泛採用在國內可能並不可行。
Cristina M. Alberini 博士的研究室曾以實驗證實（註一），在老鼠負責記憶的海馬迴組織中打入大量乳酸，發現老鼠的記憶變好了，因為神經細胞獲得很充足的能量、得以順利運作。 所有的記憶的形成和維持，都依賴神經網絡順利運作。 如果有人變得健忘，可能是這個神經網絡傳導效果變差了，若能透過增加神經細胞能量的方式，來促進神經網絡傳導效能，也許可以改善失智，以前的記憶也許並不是消失，而是無法順利傳導。 這是個對人工智慧（Artificial Intelligence, AI）趨之若鶩的時代。 此領域近年的蓬勃發展很大一部份得歸功於深度學習以及神經網路的研究。 現行的深度學習框架（framework）也日漸成熟，讓任何人都可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 輕鬆建立神經網路，解決各式各樣的問題。
