神經網路是什麼？神經網路原理、7 大模型及應用解析

你有聽過神經網路嗎？在人工智慧（AI）和機器學習的發展中，神經網路扮演著相當關鍵的技術。神經網路模仿人類大腦的運作方式，透過神經元彼此之間的連接與訊號傳遞，來處理複雜的資訊。

那麼，「神經網路」的運作原理和應用有哪些呢？以下讓我們介紹這項技術的基本概念、重要性及其優缺點！

神經網路英文為 Neural Networ（NN），亦稱為類神經網路、人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN），是模仿人類神經系統的一種計算模型，使用類似於「人腦分層結構」中的互連節點或神經元，包含一個輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。其目的就是透過「神經元」間的相互作用，來學習、分析並預測各類數據。

神經網路已經被廣泛應用於影像辨識、語音識別、自然語言處理（NLP）等等。

神經網路能夠幫助電腦在僅需少量人類介入的情況下進行智能決策，這是因為神經網路具備學習能力，能夠深入理解並模擬複雜、非線性的數據關係，幫助企業解決許多原本難以處理的問題。

📌 實現自動化作業

神經網路能自動處理許多原本由人力完成的任務，像是客戶服務、數據分析和影像識別等，幫助企業節省大量時間和成本。

📌 改善決策流程

神經網路幫助管理層快速掌握重要資訊，讓決策過程更精準、更有效率，不再需要花費大量時間和人力去分析數據。

📌 推動創新產品與服務

神經網路的應用讓企業能開發出許多創新的產品、服務，例如能更懂用戶需求的推薦系統，而這些產品通常只有在 AI 的支持下才能實現，AI 技術幫助企業在市場中更具競爭優勢。

📌神經網路優點

• 具備自我學習能力

神經網路可以透過大量數據的訓練進行自我學習和適應。這使其能夠不斷優化性能，並在處理新情境時迅速調整。

• 靈活處理非線性數據

神經網路在處理非線性和高度複雜的數據方面表現出色，能夠識別並學習輸入數據與輸出結果之間的隱藏模式。

• 強大穩定性與容錯度

神經網路具有對於數據錯誤或部分資料遺失的高度容錯性，即便部分輸入數據不完整或出現偏差，依然能提供合理的結果。

📌神經網路缺點

• 難以解釋決策過程

神經網路的內部結構和運作方式較為複雜，難以解釋其決策過程。因此，在需要解釋透明性的情境中，神經網路的應用可能受限。

• 訓練耗時且計算資源需求高

訓練和運行神經網路需要大量的計算資源，主要是 TPU / NPU / GPU，這對於中小型企業或資源有限的項目可能造成負擔。

• 易受過擬合影響

在訓練過程中，神經網路可能會過於適應訓練數據，導致在新數據上的表現不佳，這被稱為過擬合問題。

1943 年，沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨提出「麥卡洛克-皮茨神經元」模型，以數學邏輯模擬人腦運作，開啟了人工神經網路（ANN）的研究。隨後，1949 年心理學家唐納德·赫布提出「赫布學習法則」，強調神經元連結會隨著使用而增強，成為神經網路理論的重要基礎。

而在 1957 年，Frank Rosenblatt 基於此開發了「感知器 ,Perceptron」，首創模擬人類感知的人工神經網路模型，為現代深度學習和 AI 研究奠定了基礎。

在深入了解感知器等神經網路模型之前，首先需要掌握神經元的基礎概念！

神經元（Neuron）是構成神經網路的核心基礎單位，其運作方式模擬生物神經細胞，用於接收、處理並傳遞訊息。在生物系統中，神經元以網路形式緊密相連，形成高度複雜的神經系統，協同完成感知、記憶、運算等各種大腦功能。

而在人工神經網路中，神經元則以數學模型重現這一運作過程，透過計算幫助電腦進行智能化運算。神經元的結構基本可分為以下 4 個環節：

• 樹突（Dendrites）

樹突負責接收來自其他神經元的訊號，並將這些訊息傳遞到神經元內部進行處理。它就像神經元的「天線」，接收外界輸入。

• 細胞體（Soma）

細胞體是神經元的「決策中心」，負責整合來自樹突的訊號，篩選和處理資訊，決定是否觸發反應。

• 軸突（Axon）

軸突是神經元的「傳輸管道」，將處理後的訊號以電訊號的形式傳遞至其他神經元，完成資訊的輸出。

• 突觸（Synapse）

突觸是神經元與神經元之間的「橋樑」，負責傳遞訊號。它可調整訊號的強弱，這種可塑性對於學習和記憶至關重要。

而這些結構環環相扣，共同構成生物神經元的運作機制，為神經網路的設計提供了參考模型。

神經網路由神經元（即節點）組成，這些節點協同合作以解決問題。而神經網路的主要架構由 3 個部分組成：輸入層、隱藏層和輸出層。每一層在訊息處理的過程中擔當不同的角色，共同完成數據分析和預測。

1. 輸入層（Input Layer）

輸入層負責接收外部數據，是神經網路的初始訊息來源。每一個輸入層節點對應到原始資料中的一個特徵，這些數據再傳送至隱藏層進行更深入的處理。

2. 隱藏層（Hidden Layer）

隱藏層位於輸入層與輸出層之間，是進行主要運算的核心部分。隱藏層的每個節點會根據輸入數據進行計算，涉及權重（Weight）和偏置（Bias）的調整，來提取數據中的關鍵特徵並建立模式。

隱藏層的數量和複雜度會影響網路的表現，因此深度神經網路通常設計多個隱藏層，以提升模型的準確性和適用性。

3. 輸出層（Output Layer）

輸出層是神經網路的最終處理階段，將隱藏層提取的特徵轉化為最終結果。輸出層的節點數量通常根據特定任務的需求而定，例如在分類任務中，輸出層的節點數可以對應不同的類別。

神經網路的種類繁多，且各自適用於不同的任務，以下是 7 種常見的神經網路類型。

神經網路的種類繁多，且各自適用於不同的任務，以下是 7 種常見的神經網路類型。

感知器是人工神經網路的起點，由 Frank Rosenblatt 在 1957 年首次提出。感知器的主要功能是處理二元分類問題，例如將數據分為「A 類」和「B 類」。雖然感知器的設計相對簡單，僅能處理線性可分的數據，但它為神經網路的發展奠定了理論基礎。

前饋神經網路是多層神經網路中最基本的類型，數據在網路中只能單向傳輸，從輸入層經過一層或多層隱藏層，最後到達輸出層。每一層的神經元都與下一層的神經元相連，且無反饋或循環結構。

卷積神經網路（CNN）是一種擅長處理圖像、影片數據的神經網路，並且提取數據中的空間特徵。CNN 通常包括 3 種主要層次：卷積層、池化層和全連接層。

卷積層負責提取數據的局部特徵，例如邊緣、紋理等；池化層用於減少數據的空間維度，提升運算效率；全連接層則負責將特徵反映為最終的分類或預測結果。

循環神經網路具有「記憶」功能，能夠利用前一時間步驟的輸出作為當前步驟的輸入，實現對序列數據的依賴建模，因此 RNN 特別適合處理與時間相關的任務，例如金融市場預測、手寫識別。

GAN 生成對抗網路是透過生成器（Generator）和判別器（Discriminator）兩部分相互競爭來實現數據生成。生成器專注於創造逼真的數據，而判別器則負責判斷這些數據是否真實，形成一個動態的對抗過程，最終生成器能夠創建出幾乎無法分辨真假數據的成果。

其在影像生成與處理領域展現出色能力，包括圖像修復、以假亂真的人臉生成等應用，為許多領域帶來前所未有的創新突破，也充分顯示 GAN 在神經網路中的重要地位。

圖神經網路用來分析圖形結構數據的機器學習模型。圖形結構可以簡單理解為一種由「點」（Node）和「線」（Edge）組成的資料形式，目的是從這些點和線的關係中找出有價值的資訊，然後根據這些資訊，幫助整個圖表更好地完成一些預測或分類任務。

Transformer 模型的核心是「注意力機制」，可以快速抓住數據中各部分的關聯性，早期常被廣泛用在自然語言處理上，像是大家熟悉的 GPT、BERT，但現在 Transformer 已經統一所有領域的模型，它也能處理視覺、語音等不同領域，因此現階段的 ChatGPT 才有辦法理解圖片的內容並回答我們的問題。

深度學習與神經網路經常被視為相似的概念，因為深度學習系統依賴神經網路作為其基礎架構。然而，這兩者在技術層面還是有所區別。

我們再次來複習前面說過的定義，神經網路是一種模仿人類大腦結構的技術架構，使用人工神經元的層次來傳遞訊息，包含輸入層、隱藏層和輸出層，但傳統的神經網路通常只有 1-2 個隱藏層。

深度學習則是在神經網路的基礎上進一步發展，會更專注於擁有多層結構的神經網路，但並非所有神經網路技術都適用於深度學習系統喔！

機器學習是一個更廣泛的概念，指的是讓計算機能夠從數據中學習、識別模式並做出決策，並且不需要明確地進行程式設計，而機器學習的方法包括監督學習、非監督學習和強化學習。

神經網路則是機器學習的一種特定方法，以模仿大腦神經元之間的連結，用於模擬和解決一些具備非線性關係的問題。相較於其他機器學習方法，神經網路在處理大量非結構化數據（如圖像和語音）時表現尤為出色。

神經網路的應用已經遍及各行各業，成為實現智慧自動化、分析和預測的重要工具，從金融、醫療到汽車產業等等。以下將介紹 4 個重要領域的深度神經網路的應用，看看生活中有哪些事是由神經網路完成！

為了識別不正常的交易模式，銀行通常會依賴深度學習技術，而卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是其中一個熱門選擇。雖然 CNN 最初是為圖像處理而設計，但其優異的特徵提取能力也被應用在非結構化數據的處理，快速找出可疑的交易紀錄。

卷積神經網路（CNN）在影像診斷方面表現突出，比如分析 X 光片、MRI 和 CT 掃描，幫助醫生快速識別癌症或其他病變，或是像 Google DeepMind 使用 Transformer 模型，推動蛋白質結構預測與藥物研究。

臉部辨識的核心技術依賴於卷積神經網路（CNN），這些圖像會經過 CNN 處理和標記，用於構建高效的特徵提取和分類模型，使系統能準確區分不同的人臉特徵，例如眼睛、鼻子與嘴巴的相對位置和形狀，最後將人臉與系統中預存的數位圖像進行比對，來完成身份認證。

在教育領域，神經網路的應用涵蓋個性化學習和評估分析，例如：Transformer 可以用於分析學生的學習歷程，預測學習效果，並生成個性化的學習計畫。而前饋神經網路用於評估學生的測驗數據，分析弱點並提供針對性的建議。

隨著類神經網路應用範圍的擴大，神經網路已經在各行各業中扮演不可或缺的角色，期待未來神經網路在 AI 領域持續帶來新的改變。

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