什么是深度神经网络？

什么是深度神经网络？

深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑处理信息方式的机器学习模型。与遵循预设规则的传统算法不同，DNN能够从数据中学习模式，并基于以往经验做出预测——就像我们人类一样。

DNN是深度学习的基础，驱动着AI智能体、图像识别、语音助手、AI聊天机器人等应用。

全球AI市场——包括由深度神经网络驱动的应用——将在2027年突破5000亿美元。

什么是神经网络架构？

DNN中的“深度”指的是拥有多个隐藏层，使网络能够识别更复杂的模式。

神经网络由多层节点组成，每一层接收来自其他层的输入并输出，直到得出最终结果。

神经网络由若干层节点（神经元）组成。每个节点接收输入，进行处理，并将结果传递到下一层。

• 输入层：第一层，接收原始数据（如图像、文本）。
• 隐藏层：位于输入层和输出层之间，对数据进行转换并检测模式。
• 输出层：生成最终预测结果。

神经网络可以有任意数量的隐藏层：节点层数越多，网络的复杂度越高。传统神经网络通常包含2到3个隐藏层，而深度学习网络则可多达150个隐藏层。

神经网络与深度神经网络有何不同？

简而言之：能够超越输入数据并从以往经验中学习的神经网络，就是深度神经网络。

神经网络依靠编程规则，根据输入数据做出决策。例如，在国际象棋游戏中，神经网络可以根据预设的战术和策略建议走法，但仅限于程序员提供的内容。

而深度神经网络则更进一步，通过经验学习。DNN不仅依赖预设规则，还能根据在大量数据集中识别出的模式调整决策。

举例

假设你要编写一个识别照片中狗的程序。传统神经网络需要明确规则来识别毛发或尾巴等特征。而DNN则通过成千上万张标注图片学习，并随着时间推移提升准确率——即使面对复杂情况也无需额外编程。

深度神经网络是如何工作的？

首先，输入层的每个神经元接收一部分原始数据，比如图像像素或句子中的词语，并为该输入分配一个权重，表示其与任务的相关性。

较低的权重（小于0.5）表示该信息相关性较低。这些加权输入会传递到隐藏层，神经元在这里进一步调整信息。这个过程会在多层之间持续，直到输出层给出最终预测。

深度神经网络如何判断自己是否正确？

深度神经网络通过在训练过程中将预测结果与标注数据进行对比来判断是否正确。每次输入后，网络会检查预测是否与实际结果一致。如果错误，网络会用损失函数计算误差，衡量预测偏差的程度。

随后，网络会利用反向传播算法，调整导致错误的神经元权重。这个过程会在每次迭代中不断重复。

神经网络有哪些类型？

深度神经网络如何不断提升？

深度神经网络通过不断从错误中学习来提升自身能力。当它做出预测——比如识别客户问题或推荐产品时，会检查结果是否正确。如果不正确，系统会调整自身以便下次表现更好。

例如，在客户支持中，DNN可能预测如何解决工单。如果预测错误，它会从错误中学习，未来在处理类似工单时表现更佳。在销售领域，DNN可以通过分析过往成交数据，学习哪些线索转化率更高，从而不断优化推荐。

因此，每一次交互都会让DNN变得更加准确和可靠。

深度神经网络的思考方式与人类不同吗？

但深度学习模型往往像“黑箱”，人类难以解释其决策过程。正如杜克大学AI研究员Cynthia Rudin所说，可解释性对于AI系统在高风险环境下的伦理部署至关重要。

研究人员尝试可视化网络如何处理图像，但对于更复杂的任务——如语言或金融预测——其逻辑仍然难以揭示。虽然这些算法看似新颖，实际上许多早在几十年前就已提出。正是数据和计算能力的进步让它们如今变得实用。

为什么深度神经网络越来越受欢迎？

1. 计算能力提升

DNN激增的主要原因之一是计算能力更快且成本更低。强大的计算力让模型能快速收敛。“专用硬件如图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）的兴起，使得训练拥有数十亿参数的网络成为可能。”

2. 数据集日益丰富

另一个关键因素是大型数据集的可用性，深度神经网络需要大量数据才能高效学习。随着企业数据量的增加，DNN能够发现传统模型难以处理的复杂模式。

3. 非结构化数据处理能力提升

DNN处理文本、图像和音频等非结构化数据的能力，也为聊天机器人、推荐系统和预测分析等领域带来了新应用。

神经网络能处理非结构化数据吗？

可以，神经网络能够处理非结构化数据，这也是其最大优势之一。

能够处理非结构化数据的人工神经网络被称为无监督学习。这是机器学习的终极目标，更接近人类的学习方式。

传统的机器学习算法在处理非结构化数据时表现不佳，因为它们需要进行特征工程——即手动选择和提取相关特征。相比之下，神经网络能够自动从原始数据中学习模式，无需大量人工干预。

深度神经网络是如何通过训练来学习的？

深度神经网络通过做出预测并将其与正确结果进行比较来学习。例如，在处理照片时，它会预测图片中是否有狗，并记录预测正确的次数。

网络通过检查正确预测的比例来计算准确率，并利用这些反馈进行改进。它会调整神经元的权重并重新运行流程。如果准确率提升，就保留新权重；如果没有提升，则尝试其他调整方式。

这个过程会反复进行多次，直到网络能够持续识别模式并做出准确预测为止。一旦达到这一点，就称网络已经收敛并完成了训练。

节省编码时间，获得更佳效果

神经网络之所以得名，是因为这种编程方法与大脑的工作方式有相似之处。

就像大脑一样，神经网络算法使用神经元或节点组成的网络。同样，这些神经元是离散的函数（你也可以理解为小型机器），它们接收输入并生成输出。这些节点按层排列，一层中的神经元输出会成为下一层神经元的输入，直到网络最外层的神经元生成最终结果。

因此，神经网络中有多层神经元，每个神经元接收的输入和输出都非常有限，就像大脑一样。第一层（输入层）神经元接收输入，网络最后一层神经元（输出层）输出结果。

把这种算法称为“神经网络”准确吗？

将这种算法称为“深度神经网络”确实是一个有效的品牌推广方式，尽管这可能让人期望过高。虽然这些模型很强大，但与人脑的复杂性相比仍然简单得多。尽管如此，研究人员仍在探索神经网络结构，目标是实现通用的人类智能。

话虽如此，确实有人试图通过构建极其复杂的神经网络来重新设计大脑，希望借此在机器人开发中复制出通用的人类智能。那么，神经网络和机器学习技术是如何帮助我们解决识别狗的问题的呢？

实际上，无需手动定义狗的特征，深度神经网络算法可以自动识别重要特征，并处理所有特殊情况，无需编写额外程序。

常见问题

1. 训练一个深度神经网络需要多长时间？

训练深度神经网络所需时间取决于数据集的规模和模型的复杂度。简单模型可以在笔记本电脑上几分钟内完成训练，而像GPT或ResNet这样的大型模型则可能需要高性能GPU或TPU，耗时数天甚至数周。

2. 我可以在个人电脑上训练深度神经网络吗？

可以，如果数据集较小且模型相对简单，您可以在个人电脑上训练深度神经网络。但如果要训练大型模型或处理大数据集，则需要配备GPU的设备，或使用如AWS、Azure等云平台。

3. 用于计算机视觉的深度神经网络和用于自然语言处理的深度神经网络有何不同？

用于计算机视觉的深度神经网络通常采用卷积层（CNN）处理像素数据，而自然语言处理模型则使用如Transformer、LSTM或RNN等结构来处理语言的序列和语义结构。两者都属于深度学习，但针对不同类型的数据进行了优化。

4. 如何选择深度神经网络的隐藏层数量？

选择深度神经网络的隐藏层数量需要不断试验——层数太少可能导致欠拟合，层数太多则可能过拟合并降低训练速度。对于简单任务，可以从1到3层开始，逐步增加，并通过交叉验证或测试集验证性能。

5. 深度神经网络研究领域下一个重大突破是什么？

深度神经网络未来的突破包括稀疏神经网络（降低计算成本）、神经符号推理（将逻辑与深度学习结合）、更好的可解释性技术，以及更高能效、模仿人脑效率的架构（如脉冲神经网络）。