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人工智能-深度学习的非技术性解释


深度学习和神经网络是人工智能领域的强大工具,本文总结了深度学习的非技术性解释,一起来看看吧。



在人工智能(AI)的广阔领域中,深度学习和神经网络这两个术语几乎可以互换使用。尽管它们对机器学习具有巨大价值,但围绕它们的炒作和神秘感也不容忽视。本文旨在消除深度学习的神秘感,帮助读者理解深度学习和神经网络究竟是何物。

让我们从一个需求预测的例子开始。假设你经营一个销售T恤的网站,你希望根据T恤的定价来预测销量。你可能会创建一个数据集,显示T恤价格越高,需求越低。然后,你可能会在这组数据上拟合一条直线,显示价格上升时需求下降的趋势。但是,请注意,需求永远不会低于零。因此,你可能假设需求在某个点会趋于平稳,即零,超过这个点,你预计几乎没有人会购买T恤。

其实,这条蓝线可能是最简单的神经网络。输入价格A,输出预估需求B。在AI术语中,这个小小的圆形结构被称为神经元,有时也被称为人工神经元。它的功能就是计算我在左边画出的这条蓝色曲线。这是一个只有一个神经元的最简单的神经网络,它接收价格作为输入,输出预估需求。

如果你把这个橙色圆圈,也就是人工神经元,想象成一个乐高积木块,那么神经网络就是你把很多这样的乐高积木块堆叠在一起,形成一个大的结构或网络。让我们来看一个更复杂的例子。

假设除了知道T恤的价格外,你还知道客户需要支付的运费。也许你在某一周在营销上花费了更多或更少的资金,你还可以选择使用厚重、昂贵的高质量棉花或更便宜、更轻的材料来制作T恤。这些都是你认为会影响T恤需求的因素。那么,一个更复杂的神经网络会是什么样子呢?

你知道你的客户非常关心价格实惠性。因此,假设你有一个神经元(我用蓝色表示),它的任务是估计T恤的价格实惠性。价格实惠性主要取决于T恤的价格和运费。影响T恤需求的第二个因素是知名度。消费者对你销售的这款T恤的知晓程度如何?主要影响知名度的因素是你在营销上的投入。

然后,你可能还有一个神经元,负责综合考虑价格实惠性和知名度,以估计T恤的总体吸引力。最后,你有一个神经元,它接收总体吸引力的输入,并输出预测的T恤销量。

这个网络开始变得有点复杂,但它仍然只是一个非常基础的神经网络示例。在实际应用中,神经网络可以包含数千甚至数百万个神经元,并且可以有多个隐藏层,每个隐藏层都执行复杂的计算,以从输入数据中提取有用的特征。

深度学习的“深度”一词就来源于这些多层结构。深度神经网络(DNN)就是那些具有多个隐藏层的网络。每一层都从前一层学习,并提取更高级别的特征,直到最后一层能够做出预测或决策。

通过这种方式,深度学习使机器能够像人一样学习和理解复杂的概念。它们不是简单地执行预定义的规则或算法,而是从大量数据中学习并改进其性能。这使得深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。

然而,尽管深度学习取得了巨大的成功,但它仍然是一个活跃的研究领域。科学家们正在不断探索新的网络结构、优化算法和训练技术,以提高深度学习的性能和效率。

总的来说,深度学习和神经网络是人工智能领域的强大工具,它们使机器能够从数据中学习并做出预测和决策。尽管它们的工作原理可能看起来很复杂,但通过理解它们的基本概念和结构,我们可以更好地把握它们的潜力和应用。

本文由 @智控匠心 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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