7、深度学习中的神经网络：原理、架构与挑战

深度学习中的神经网络：原理、架构与挑战

在当今时代，“AI将统治世界！” 这一说法广为流传，它有两种主要解读。一种是将AI视为一项不断发展的技术，能够服务于大型组织、推动全球自动化，并优化低效流程；另一种则担忧AI会成为超越人类控制的暴君，摧毁整个人类。我们当然希望大家更倾向于前一种观点。

近年来，“AI”这个词无处不在。在AI领域，有多个子领域，其中机器学习（ML）和深度学习（DL）的区分尤为重要。ML是AI的一个子领域，旨在让计算机在最少的人工干预下执行任务；而DL是ML中高度复杂的子领域，它使用具有参数层的人工神经网络（ANNs）来模拟人类大脑。ML需要结构化数据和人工输入，而DL则能以最少甚至无需人工干预的方式解读更多非结构化数据。

神经网络架构

神经网络的词汇直观地反映了大脑解决大数据驱动问题的方式。分层神经网络是深度学习的功能模块，这些分层的人工神经元可以接受一个或多个输入，并将其转化为有意义的输出。每个神经元通过类似网状的前馈排列相互影响，网络试图揭示数据之间的关联，解读大量数据中的复杂模式。

神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，各层的节点或神经元都有关联的权重和偏置。非线性激活将输入转换为下一层的输出。以下是神经网络架构的一些基本术语和组件：
1. 输入层 ：外部数据源（如CSV文件或在线服务）的数据被加载到输入层，它是神经网络中唯一可见的层，负责在不进行计算的情况下传输外部数据。例如，“目标检测”的输入可以是代表图像的像素值数组。
2. 隐藏层 ：隐藏层增加了神经学习的深度，它们是执行所有计算和提取数据特征的中间层。多个相互连接的隐藏层可以用