甚麼是神經網絡？
神經網絡（人工神經網絡）是一種受人腦運作方式啟發的計算模型，廣泛應用於人工智能（AI）及機器學習領域。
神經網絡 是人工智能（AI）領域中用來教導電腦模仿人腦處理數據的方法。具體來說，它是 機器學習 中屬於 深度學習 分支的一種技術——利用互相連接的節點（類似神經元）以層狀結構排列，模仿大腦的神經網絡。
這個系統具備 自我調整 的能力，意味著電腦可以從錯誤中學習，並隨時間不斷提升準確度。「人工神經元」一詞源自該網絡結構，模擬大腦中神經元之間如何傳遞信號。
現今，人工神經網絡已迅速普及，成為多個行業及先進AI系統的核心工具。它們是 現代深度學習算法的基石——大多數最新的AI突破均源自深度神經網絡。
神經網絡的結構與運作機制
人工神經網絡 的設計靈感來自生物大腦。人腦包含數十億個神經元，透過複雜連接傳遞電信號以處理資訊；類似地，人工神經網絡由許多 人工神經元（軟件單元）組成，彼此連接協同完成特定任務。
每個人工神經元本質上是一個數學函數，接收輸入信號，處理後產生輸出信號並傳遞給下一個神經元。這些神經元間的連接模擬人腦中的突觸。
— 神經網絡架構基礎
輸入層
隱藏層
輸出層
透過此機制，重要信號（權重高）得以在網絡中傳播，而噪音或弱信號則被抑制。
簡單神經網絡
- 隱藏層少（1-2層）
- 參數有限
- 基礎模式識別
- 訓練速度快
深度神經網絡
- 多個隱藏層（3層以上）
- 數百萬參數
- 複雜非線性關係
- 需要大量數據集
當神經網絡擁有多個 隱藏層（通常超過兩層）時，稱為 深度神經網絡。深度神經網絡是當前 深度學習 技術的基礎。這些網絡擁有數百萬個參數（權重），能學習極其複雜的輸入與輸出之間的非線性關係。
人工神經網絡的訓練過程
神經網絡並非以固定規則編程的僵硬系統，而是透過數據範例 學習 如何解決任務。教導神經網絡的過程稱為 訓練。
數據輸入
訓練期間，網絡會接收大量輸入數據及（通常）相應的期望輸出資訊，以便調整內部參數。
預測與比較
神經網絡利用其 預測 結果與 期望實際 結果之間的差異，調整內部權重（參數），提升性能。
權重調整
每次預測後，網絡會將預測結果與正確答案比較，調整連接權重，以提升下一次預測的準確度。
根據誤差，網絡更新權重——加強導致正確預測的連接，減弱導致錯誤的連接。此過程重複數千至數百萬次，直到神經網絡收斂，預測誤差在可接受範圍內。
監督式學習
使用標籤數據訓練
- 明確的輸入-輸出對
- 直接計算誤差
非監督式學習
使用無標籤數據訓練
- 發現模式
- 特徵提取
強化學習
透過獎勵/懲罰訓練
- 嘗試錯誤法
- 學習最佳策略
訓練完成後，神經網絡能夠 泛化 知識：不僅「記憶」訓練數據，還能應用所學預測新的未見數據。訓練方式可為監督式（有標籤數據）、非監督式（無標籤數據）或強化學習（獎懲機制），視具體任務而定。
目標是讓網絡學習數據中的隱藏模式。訓練良好的人工神經網絡成為強大工具，能快速且準確地分類、識別或預測——例如Google的搜尋算法就是一個著名的大型神經網絡實例。
— 深度學習實務應用
前饋網絡
最簡單形式，信號單向從輸入傳至輸出。資訊單向流動，無迴路或循環。
循環神經網絡（RNN）
適合處理序列數據，如文本或音頻。此類網絡具備記憶能力，可處理長短不一的序列。
卷積神經網絡（CNN）
專門處理影像/視頻數據。利用卷積層檢測視覺數據中的局部特徵和模式。
自編碼器
常用於數據壓縮和特徵學習。學習將輸入數據編碼成壓縮表示，再解碼還原。
值得注意的是，為適應不同數據類型和任務，已開發出多種神經網絡架構。這些網絡結構和運作方式略有不同，但均遵循神經網絡的基本原理：多個互聯神經元從數據中學習。
人工神經網絡的實際應用
憑藉其學習和處理複雜模型的能力，人工神經網絡已廣泛應用於多個領域。以下是神經網絡在實務中的一些 典型應用：
電腦視覺
神經網絡幫助電腦「看見」並理解圖像和視頻內容，類似人類。例如在自動駕駛汽車中，神經網絡用於識別交通標誌、行人、車輛等攝像頭影像。
CNN 模型使電腦能自動分類圖像中的物體（如人臉識別、區分貓狗等），準確度不斷提升。
語音處理
虛擬助理如Amazon Alexa、Google Assistant、Siri等，基於神經網絡來 識別語音 並理解人類語言。此技術可將語音轉文字、啟動語音指令，甚至模仿聲音。
得益於神經網絡，電腦能分析音頻特徵（語調、語氣），並能 理解 不同地區口音或多種語言的內容。
自然語言處理（NLP）
在 語言 領域，神經網絡用於分析和生成自然語言。機器翻譯、聊天機器人、自動問答系統或社交媒體情感分析等應用，常用神經網絡模型（如RNN或現代Transformer架構）來理解和回應人類語言。
神經網絡使電腦能學習語法、語義和語境，實現更自然的溝通。
金融與商業
在金融領域，神經網絡用於 預測 市場波動，如股票價格、匯率、利率，基於大量歷史數據。通過識別過去數據中的 模式，神經網絡能支持未來趨勢預測及 欺詐 檢測（如識別異常信用卡交易）。
許多銀行和保險公司也利用神經網絡更有效地評估風險和做出決策（如貸款審批、投資組合管理）。
醫療保健
在醫學領域，神經網絡協助醫生做出診斷和治療決策。典型例子是利用 CNN 分析醫學影像（X光、MRI、細胞影像），以 檢測早期疾病跡象，這些跡象可能肉眼難以察覺。
此外，神經網絡還用於預測疾病爆發、分析基因序列，或根據大量基因和醫療記錄數據為患者制定個性化治療方案。神經網絡有助提升診斷的準確性和速度，促進醫療質量提升。
未來展望與總結
從分析影像和音頻，到理解語言和預測趨勢，神經網絡開啟了前所未有的新可能。未來，隨著大數據和計算能力的增長，人工神經網絡有望持續 演進，帶來更多突破性應用，助力塑造下一代智能科技。
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