神經網路是一種人工智慧（AI）領域中的方法，用於教導電腦以模擬人腦的方式處理資料。具體來說，這是一種屬於機器學習（machine learning）分支的深度學習（deep learning）技術——利用多個節點（類似神經細胞）相互連結，形成分層結構，類似於大腦中的神經元網絡。
此系統具備適應能力，意即電腦能從自身錯誤中學習，並隨時間持續提升準確度。「人工神經元」一詞源自於此網絡結構模擬大腦中神經元之間的信號傳遞方式。
儘管人工神經網路的概念早在1943年由Warren McCulloch與Walter Pitts提出並開發出首個模擬神經元模型，但直到1980年代，此技術才開始在資料科學領域廣泛應用。
如今，人工神經網路已經蓬勃發展，成為多個產業及先進AI系統的核心工具。它正是現代深度學習演算法的骨幹——近年來大多數AI突破皆與深度神經網路密不可分。
神經網路的結構與運作機制
人工神經網路的設計靈感來自生物大腦。人腦擁有數十億個神經元，彼此複雜連結並透過電信號處理資訊；類似地，人工神經網路由多個人工神經元（軟體單元）組成，彼此連結以共同完成特定任務。
每個人工神經元實際上是一個計算函數（稱為節點，或node），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。這些神經元間的連結模擬了人腦中的突觸（synapse）。
基本神經網路通常具有分層結構，包含三種主要層級：
- 輸入層：接收來自外界的資訊。輸入層的節點會對資料進行初步處理（例如標準化、簡單特徵提取），並將編碼後的信號傳遞至下一層。
- 隱藏層：接收來自輸入層（或前一隱藏層）的信號，進行更深入的特徵分析。神經網路可包含多個隱藏層（層數越多，網路越「深」）。每層隱藏層會從前一層輸出中抽取更複雜的特徵，並將結果傳遞至下一層。
- 輸出層：最後一層，產生整個網路處理後的結果。輸出層可包含一個或多個節點，視問題而定。例如，二元分類問題（是/否、有/無）只需一個節點輸出0或1；多類分類則會有多個節點，各自負責一類結果。
在處理過程中，每個神經元間的連結會被賦予一個權重（weight），代表信號的重要程度。同時，每個神經元會套用一個帶有閾值的激活函數：當輸入信號加權總和超過閾值時，神經元會「激活」（發出輸出信號）；未達閾值則不發信號。
透過此機制，重要信號（高權重）得以在網路中傳遞，而噪音或弱信號則被抑制。
當神經網路擁有多個隱藏層（通常超過兩層）時，稱為深度神經網路（deep neural network），這是現今深度學習技術的基礎。深度網路擁有數百萬個參數（權重），能學習輸入與輸出間極為複雜的非線性關係。
然而，代價是需要大量的訓練資料與較長的計算時間，相較於傳統機器學習模型更為耗時。
人工神經網路的訓練過程
神經網路並非透過固定規則硬編程，而是透過範例資料來學習如何解決任務。這個「教導」過程稱為訓練（training）。
在訓練期間，網路會接收大量輸入資料及對應的期望輸出，並自動調整內部參數。神經網路利用預測結果與實際期望結果的差異來調整權重，以提升效能。
換句話說，每次預測後，網路會將預測結果與正確答案比較，並調整連結權重，使下一次預測更精確。
其中一個常用的訓練演算法是反向傳播演算法（backpropagation）。此演算法透過迴圈反饋：信號先向前傳遞計算輸出，接著將預測輸出與正確輸出間的誤差反向傳回網路。
根據誤差，網路會更新權重——增加對正確預測有貢獻的連結權重，減少錯誤預測的連結權重。此過程重複數千、數百萬次，直到網路收斂，誤差降至可接受範圍內。
訓練完成後，神經網路能夠泛化知識：不僅「記住」訓練資料，還能將學到的模式應用於未見過的新資料。訓練方式多樣，包括監督式學習（有標記資料）、非監督式學習（無標記資料）及強化學習（獎懲機制），視具體任務而定。
總之，目標是讓網路學會資料背後的隱藏模型。訓練良好的人工神經網路成為強大工具，能快速且準確地分類、識別或預測資料——例如，Google的搜尋演算法就是一個著名的大型神經網路實例。
值得注意的是，已有多種神經網路架構被開發，以適應不同資料類型與任務需求。
常見架構包括：前饋神經網路（feedforward neural network，最簡單形式，信號單向從輸入傳至輸出）、循環神經網路（recurrent neural network, RNN，適合序列資料如文字或語音）、卷積神經網路（convolutional neural network, CNN，專門處理影像/影片資料）以及自編碼器（autoencoder，常用於資料壓縮與特徵學習）。
上述各種網路在結構與運作方式上略有差異，但皆遵循神經網路的共通原理：多個神經元連結並從資料中學習。
人工神經網路的實際應用
憑藉學習與處理複雜模型的能力，人工神經網路已廣泛應用於多個不同領域。以下是一些典型應用：
電腦視覺：
神經網路幫助電腦「看見」並理解影像與影片內容，類似人類。例如，在自駕車中，神經網路用於辨識交通標誌、行人、車輛等，透過攝影機影像進行判斷。
利用CNN模型，電腦能自動且越來越精確地分類影像中的物體（如臉部辨識、區分貓狗等）。
語音處理：
虛擬助理如Amazon Alexa、Google Assistant、Siri等，皆基於神經網路進行語音辨識，理解人類語言。此技術可將語音轉換成文字，啟動語音指令，甚至模仿聲音。
透過神經網路，電腦能分析聲音特徵（語調、語音）並理解內容，不論說話者的口音或語言差異。
自然語言處理（NLP）：
在語言領域，神經網路用於分析與生成自然語言。應用包括機器翻譯、聊天機器人、自動問答系統及社群媒體上的情感分析，多數採用RNN或現代Transformer架構，能理解並回應人類語言。神經網路使電腦能學習語法、語意與語境，進而更自然地溝通。
金融與商業：
在金融領域，神經網路用於預測市場波動，如股票價格、匯率、利率等，基於龐大歷史資料。透過辨識資料中的模式，神經網路能協助預測未來趨勢並偵測詐欺（例如異常信用卡交易）。
許多銀行與保險公司也利用神經網路評估風險並做出決策（如貸款審核、投資組合管理），提升效率。
醫療與健康照護：
在醫療領域，神經網路協助醫師診斷與治療決策。典型例子是利用CNN分析醫學影像（X光、MRI、細胞影像），以偵測肉眼難以察覺的病徵。
此外，神經網路還用於預測疫情爆發、基因序列分析，或根據基因與病歷資料個人化治療方案。神經網路提升診斷的準確度與速度，促進醫療品質提升。
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可見，人工神經網路是現代AI多項突破的關鍵基礎。此技術使電腦能從資料中學習並自主做出智慧決策，僅需極少人為干預，因其能模擬輸入與輸出間複雜的非線性關係。
從影像與聲音分析，到語言理解與趨勢預測，神經網路開啟了前所未有的新可能。未來，隨著大數據與計算能力的提升，人工神經網路將持續演進，帶來更多突破性應用，助力塑造下一代智慧科技。
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