26、深度学习在工业中的应用与发展

深度学习在工业中的应用与发展

1. 深度学习概述

深度学习算法是一种基于人工神经网络（ANN）的机器学习类型。ANN通常由相互连接的节点组成，这些节点的灵感来源于人类大脑的结构和功能，被称为人工神经元。在数学和功能上，人工神经元与生物大脑中的神经元相似。

1.1 ANN结构与权重更新

典型的ANN包含输入层、隐藏层和输出层，各层之间通过突触权重相互连接。每个神经元都被赋予一个加权值，权重会在输入层与隐藏层、隐藏层与输出层之间进行更新。权重更新通常使用反向传播或径向基方法，其中反向传播方法应用梯度下降法来更新权重。根据每个时期/迭代中计算出的误差率来更新权重，且仅调整输入层与隐藏层之间的权重以及偏差，合适的权重更新有助于降低误差率。高权重的神经元对前一层有不同程度的影响，这些高值权重会与较大的激活函数相乘，最后一个隐藏层或最终层将加权输入组合以产生最终输出。为加快权重更新过程，会将训练数据随机打乱并分成小批量。

1.2 深度学习的优势

与传统机器学习不同，深度学习不需要算法明确指定数据处理和分析的步骤，其性能会随着数据量的增加而提高。此外，深度学习能够处理高维度的数据，传统神经网络的隐藏层数量通常为2 - 3层，而深度学习网络的隐藏层可达150层或更多。同时，深度学习可以克服机器学习和人工智能中数据集和算法存在的潜在偏差问题，适用于对大量数据进行计算和分析。

1.3 常见神经网络类型

• 前馈神经网络 ：是最简单的神经网络形式，也称为多层神经网络。信息从输入层通过隐藏层向输出层单向流动。
• 循环神经网络（