深度學習是什麼|運作原理、架構、深度學習 vs 機器學習
生成式 AI 的原理是基於我們餵入龐大的數據集、複雜演算法進行學習。而這些演算法,我們可以稱之為生成式 AI 的核心技術。今天就來淺談其中一項 AI 核心技術-深度學習,幫你打好深度學習理論基礎!
(一)何謂深度學習?淺談深度學習原理!
深度學習是什麼?深度學習英文叫做 Deep Learning,是一種機器學習(Machine Learning, ML)的技術。
那機器學習又是什麼?機器學習是人工智慧的其中一個範疇,透過訓練演算法來分析數據並學習模式,進而做出決策。然而,機器學習並不是萬能的,當數據與情況更複雜、層次更多元時,機器學習可能會無法有效運作,因此衍生出了「深度學習」!
深度學習簡單來說是以模仿人類大腦的神經網路,讓機器進行學習。
人們希望機器能像人腦一樣透過神經元的連結展現智慧,於是發展出了類神經網路(Neural Network),後來進一步演變為深度學習(Deep Learning)。
深度學習的核心是神經網路,透過模仿人腦的類神經網路,利用多層結構來處理信息,這些層被稱為「隱藏層」。資料從輸入層開始,通過多個隱藏層進行分析和處理,最終在輸出層生成結果。這樣的多層處理讓深度學習能夠處理更複雜的任務,例如圖像識別、語音識別等。
大語言模型 (LLM)就是一種基於深度學習技術的自然語言處理模型。深度學習模型構建出多層深度神經網路,每一層神經網路負責學習不同的數據特徵,也因此 LLM 能夠分辨出更複雜、更準確的資訊。
深度學習是讓 AI 領域有爆發性成長的一大關鍵技術!
🔺深度學習優點
- 有效處理非結構化資料:
深度學習擅長處理非結構化的資料(例如圖片、音訊、文本),這些資料無法像結構化資料一樣輕鬆存放在表格中。透過深度學習,系統可以有效地從非結構化資料中提取出有意義的特徵,例如辨識圖像中的物體或分析自然語言!
- 找出隱藏的關係和模式:
深度學習透過多層神經網路結構,能夠在大量數據中發現隱藏的模式和關聯,這些隱藏的關係通常很難用人工識別出來,尤其當資料數據非常龐大時。
- 非監督式學習:
深度學習能進行非監督式學習,這意味著模型可以從大量沒有標準答案、未標籤與非結構化的資料中,提取出有價值的內容進行分析與學習。這在現代 AI 中非常有用,因為手動將數據貼標非常耗時且成本過高。
- 動態資料處理:
深度學習能夠處理動態資料,例如時間序列、實時資料流等。這表示它可以應用在各種需要即時反應的情境,例如自動駕駛、金融市場預測等,系統可以持續學習和適應最新的數據,以達到更精確的預測和決策!
(二)深度學習如何運作?深度學習、神經網路(Neural Network)的關係
當我們談到生成式 AI、深度學習原理時,神經網路(Neural Network)是不可不談的核心概念之一,指模仿人類大腦中的神經元結構,來模擬大腦的學習與決策過程。
🔺深度學習架構
神經網路(Neural Network)是深度學習的核心,由人造神經元組成,是整個網路系統的最小單位,分為輸入層、隱藏層和輸出層:
- 輸入層 ➤ 負責接收外界的資料,如圖像或語音信號。
- 隱藏層 ➤ 進行深度數據處理,是神經網路的「運算核心」,能夠識別更複雜的模式。
- 輸出層 ➤ 將處理結果傳遞到外部,輸出最終預測或決策。
📍 舉例 ➤ 圖片識別
當你向系統輸入一張圖片(例如一隻貓的照片),圖片會被傳送到神經網路的輸入層;接著,隱藏層會進行多層次的處理,提取圖像中的關鍵特徵(如耳朵形狀、毛髮紋理、眼睛大小等),每一層隱藏層會進一步分析圖像;最終,輸出層會根據處理的結果做出預測,確認這是一隻貓。
深度學習(Deep Learning)作為機器學習的進階版,進一步擴展了簡單神經網路的能力。在簡單神經網路中通常只有一個隱藏層,而深度學習則擁有更多的隱藏層(可能可以有數十、數百個),這些層次讓神經網路可以進行更複雜的數據處理,分辨出更複雜、更準確的資訊!
讓我們從生物學的角度來理解:單細胞生物本身的機能通常只能維持最基本的生命活動,但當多個細胞組成多細胞生物時,就會誕生更複雜的生物形態,甚至演化出有智慧的人類!
(三)人工智慧、機器學習、深度學習 3 者差異!
看到現在,可能很多人會產生疑惑:「AI、機器學習、深度學習 3 者的差別到底是什麼?」如果各用 1 句話來形容 AI 人工智慧、機器學習、深度學習差異:
- 人工智慧(Artificial Intelligence):目的是讓機器具備類似人類的智慧
- 機器學習(Machine Learning):從大量資料與數據中找出規則,實現預測和做決策
- 深度學習(Deep Learning):機器學習的其中一種方法,模仿人類大腦的神經網路去分析數據資料
再講詳細一點的話:
機器學習透過演算法來解析數據,從中提取訊息,並基於所學到的知識做出合理的決策;深度學習則是將演算法以「層級」的方式構建,形成能自主學習並作出精確判斷的「類神經網路」。
總結來說,人工智慧、深度學習、機器學習 3 者可以用集合關係來說明,深度學習包含在機器學習之中,而機器學習又包含在人工智慧當中!
深度學習模型|5 種常見的深度學習演算法
1️⃣ 卷積神經網路(CNN)
卷積神經網路(Convolutional neural network)主要應用於圖像處理,模仿人類視覺系統的運作。它使用「卷積層」提取圖像中的局部 特徵,再利用「池化層」進行降維處理,保留關鍵資訊。
CNN 深度學習尤其擅長處理圖像分類、物體檢測等任務,如在醫療影像中的腫瘤檢測、面部識別等應用中發揮重要作用。
2️⃣ 遞迴神經網路(RNN)
遞迴神經網路(Recurrent neural network ,RNN)適合處理序列數據,RNN 的特點在於它的「記憶」功能,能夠保留和處理前後相關的輸入信息。
RNN 深度學習常被應用在字幕翻譯、語音識別、自然語言處理、時間序列預測等領域,例如語音助理的語音轉文字系統。
3️⃣ 長短期記憶網路(LSTM)
長短期記憶網路(Long Short-Term Memory ,LSTM)是 RNN 的進階版本,LSTM 會通過特殊的單元結構,長時間保留重要訊息,同時丟棄不必要的數據(簡單來說就是能夠保存長期記憶)。
LSTM 深度學習經常被應用於語音辨識、時間序列預測和音樂生成等場合,尤其適合需要培養長期記憶的應用場景,例如個人專屬的語音助手、翻譯等。
4️⃣ 生成對抗網路(GAN)
GAN 生成對抗網路(Generative Adversarial Network)由生成器和鑑別器兩個部分組成,用來創建類似於訓練數據的新資料實例。生成器生成新的數據,而鑑別器則判斷這些數據的真實性。這兩者之間不斷「對抗」,以達到生成逼真數據的目的。
GAN 最常見的應用是圖像生成,例如生成真實感極強的面部照片、合成音訊以及生成動畫影片等。
5️⃣ Transformer 模型
Transformer 深度 學習在自然語言處理(NLP)領域表現尤為出色,它會透過「自注意力機制」來平行處理數據,而非依賴序列順序,從而大大提升處理效率。
Transformer 模型尤其適合翻譯、文本生成等需要理解上下文的任務,是目前許多 NLP 模型(例如 GPT 系列)的基礎。
參考資料:Microsoft《什麼是深度學習?》、Wikipadia 深度學習
深度學習應用分享:影像語音辨識、AlphaGo
深度學習目前已經被應用在許多領域中,下面跟你分享幾個深度學習範例,看看生活中有哪些事情是由深度學習所完成的!
(一)深度學習應用例子|影像、語音分析
📍 影像辨識 深度學習
深度學習在醫療和語音處理領域的應用非常廣泛,像是深度學習的影像辨識功能,在癌症檢測等醫學診斷中就發揮了重要作用。深度學習可以通過分析醫學影像自動檢測癌症等疾病,幫助醫生及時診斷並提高治療效率。
例如,通過 CT 掃描影像,深度學習演算法能夠快速識別腫瘤、病灶等微小異常,減少人為誤差,提高診斷的精確度。
另一個例子是我們更熟悉的 Facebook,Facebook 透過深度學習訓練出強大的演算法,能夠在我們上傳相片時,搶先替我們辨識出相片上的人物是誰,自動協助 tag 好友。
📍 語音辨識 深度學習
語音辨識技術也是深度學習的重要應用之一。深度學習能夠將語音訊號轉換為文字,並應用在語音助手、語音轉文字等系統中。
語音辨識技術被廣泛應用於語音指令控制、自動客服系統和智能家居設備。例如,Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Amazon Alexa 都是基於深度學習的語音辨識技術,讓用戶可以通過語音直接與設備進行對話互動。
(二)深度學習應用實例|Google AlphaGo
Google 的 AlphaGo 是深度學習的最佳例子。AlphaGo 是一個專門用來下圍棋的人工智慧系統,圍棋是一種極其複雜的遊戲,變化無窮,傳統 AI 方法難以有效處理,AlphaGo 則通過深度神經網路與強化學習的結合,能夠自主學習、進行策略決策。
2016 年,AlphaGo 與世界圍棋冠軍李世乭進行了五場比賽,並以 4 比 1 的成績勝出,震驚全球。這一成果展示了深度學習的強大潛力,表明 AI 不僅能處理簡單的規則任務,還能勝任複雜的策略性任務。
深度學習入門者看過來!台大免費課程推薦給你!
看完本文後,如果你還想知道更多關於深度學習的相關知識與應用,歡迎參考以下深度學習相關的書籍與課程!
(一)深度學習課程推薦 🎥
1️⃣ Python 深度學習教學課程
台大資訊系統訓練班是台大資工系開設的付費課程(提供線下與線上),你可以在裡面找到許多與機器學習、深度學習、Python 開發等等的相關課程!
2️⃣ NVIDIA 深度學習教學課程
NVIDIA 的深度學習付費課程,會透過電腦視覺和自然語言處理方面的實作練習,帶你了解深度學習的運作方式。從零開始 訓練深度學習模型、學習工具和技巧,也會學習如何運用免費提供的頂尖預先訓練模型!
3️⃣ 台大電機 李宏毅老師線上課程(免費!)
李宏毅教授(號稱華文圈的吳恩達)的課程淺顯易懂,講課風格也很有趣,善用各種舉例讓學生更理解內容,非常適合入門者!
(二)深度學習書推薦 📚
你也可以參考相關書籍,例如《Deep Learning|用 Python 進行深度學習的基礎理論實作》、《深度學習技術解密》、《跟 NVIDIA 學深度學習》等,或是參考相關專業人士撰寫的部落格文章,按照自己的喜好與步調探索深度學習!
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黃適文
創辦人兼執行長
目前同時為偉利科技執行長,擁有美國資工碩士背景,也曾在 LinkedIn 擔任軟體工程師,熟悉 AI、SEO 與搜尋機制,如今已服務過 400+ 客戶,不僅在 AI 領域研究多年,更擁有在大型展覽、課程講授的豐富經驗。
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