深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，本文總結了深度學習的非技術性解釋，一起來看看吧。
在人工智慧（AI）的廣闊領域中，深度學習和神經網路這兩個術語幾乎可以互換使用。儘管它們對機器學習具有巨大價值，但圍繞它們的炒作和神秘感也不容忽視。本文旨在消除深度學習的神秘感，幫助讀者理解深度學習和神經網路究竟是何物。
讓我們從一個需求預測的例子開始。假設你經營一個銷售T恤的網站，你希望根據T恤的定價來預測銷量。你可能會建立一個數據集，顯示T恤價格越高，需求越低。然後，你可能會在這組資料上擬合一條直線，顯示價格上升時需求下降的趨勢。但是，請注意，需求永遠不會低於零。因此，你可能假設需求在某個點會趨於平穩，即零，超過這個點，你預計幾乎沒有人會購買T恤。
其實，這條藍線可能是最簡單的神經網路。輸入價格A，輸出預估需求B。在AI術語中，這個小小的圓形結構被稱為神經元，有時也被稱為人工神經元。它的功能就是計算我在左邊畫出的這條藍色曲線。這是一個只有一個神經元的最簡單的神經網路，它接收價格作為輸入，輸出預估需求。
如果你把這個橙色圓圈，也就是人工神經元，想象成一個樂高積木塊，那麼神經網路就是你把很多這樣的樂高積木塊堆疊在一起，形成一個大的結構或網路。讓我們來看一個更復雜的例子。
假設除了知道T恤的價格外，你還知道客戶需要支付的運費。也許你在某一週在營銷上花費了更多或更少的資金，你還可以選擇使用厚重、昂貴的高質量棉花或更便宜、更輕的材料來製作T恤。這些都是你認為會影響T恤需求的因素。那麼，一個更復雜的神經網路會是什麼樣子呢？
你知道你的客戶非常關心價格實惠性。因此，假設你有一個神經元（我用藍色表示），它的任務是估計T恤的價格實惠性。價格實惠性主要取決於T恤的價格和運費。影響T恤需求的第二個因素是知名度。消費者對你銷售的這款T恤的知曉程度如何？主要影響知名度的因素是你在營銷上的投入。
然後，你可能還有一個神經元，負責綜合考慮價格實惠性和知名度，以估計T恤的總體吸引力。最後，你有一個神經元，它接收總體吸引力的輸入，並輸出預測的T恤銷量。
這個網路開始變得有點複雜，但它仍然只是一個非常基礎的神經網路示例。在實際應用中，神經網路可以包含數千甚至數百萬個神經元，並且可以有多個隱藏層，每個隱藏層都執行復雜的計算，以從輸入資料中提取有用的特徵。
深度學習的“深度”一詞就來源於這些多層結構。深度神經網路（DNN）就是那些具有多個隱藏層的網路。每一層都從前一層學習，並提取更高級別的特徵，直到最後一層能夠做出預測或決議計劃。
透過這種方式，深度學習使機器能夠像人一樣學習和理解複雜的概念。它們不是簡單地執行預定義的規則或演算法，而是從大量資料中學習並改進其效能。這使得深度學習在影象識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著進展。
然而，儘管深度學習取得了巨大的成功，但它仍然是一個活躍的研究領域。科學家們正在不斷探索新的網路結構、最佳化演算法和訓練技術，以提高深度學習的效能和效率。
總的來說，深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，它們使機器能夠從資料中學習並做出預測和決議計劃。儘管它們的工作原理可能看起來很複雜，但透過理解它們的基本概念和結構，我們可以更好地把握它們的潛力和應用。
本文由 @智控匠心 原創釋出於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供資訊儲存空間服務。
深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，本文總結了深度學習的非技術性解釋，一起來看看吧。
在人工智慧（AI）的廣闊領域中，深度學習和神經網路這兩個術語幾乎可以互換使用。儘管它們對機器學習具有巨大價值，但圍繞它們的炒作和神秘感也不容忽視。本文旨在消除深度學習的神秘感，幫助讀者理解深度學習和神經網路究竟是何物。
讓我們從一個需求預測的例子開始。假設你經營一個銷售T恤的網站，你希望根據T恤的定價來預測銷量。你可能會建立一個數據集，顯示T恤價格越高，需求越低。然後，你可能會在這組資料上擬合一條直線，顯示價格上升時需求下降的趨勢。但是，請注意，需求永遠不會低於零。因此，你可能假設需求在某個點會趨於平穩，即零，超過這個點，你預計幾乎沒有人會購買T恤。
其實，這條藍線可能是最簡單的神經網路。輸入價格A，輸出預估需求B。在AI術語中，這個小小的圓形結構被稱為神經元，有時也被稱為人工神經元。它的功能就是計算我在左邊畫出的這條藍色曲線。這是一個只有一個神經元的最簡單的神經網路，它接收價格作為輸入，輸出預估需求。
如果你把這個橙色圓圈，也就是人工神經元，想象成一個樂高積木塊，那麼神經網路就是你把很多這樣的樂高積木塊堆疊在一起，形成一個大的結構或網路。讓我們來看一個更復雜的例子。
假設除了知道T恤的價格外，你還知道客戶需要支付的運費。也許你在某一週在營銷上花費了更多或更少的資金，你還可以選擇使用厚重、昂貴的高質量棉花或更便宜、更輕的材料來製作T恤。這些都是你認為會影響T恤需求的因素。那麼，一個更復雜的神經網路會是什麼樣子呢？
你知道你的客戶非常關心價格實惠性。因此，假設你有一個神經元（我用藍色表示），它的任務是估計T恤的價格實惠性。價格實惠性主要取決於T恤的價格和運費。影響T恤需求的第二個因素是知名度。消費者對你銷售的這款T恤的知曉程度如何？主要影響知名度的因素是你在營銷上的投入。
然後，你可能還有一個神經元，負責綜合考慮價格實惠性和知名度，以估計T恤的總體吸引力。最後，你有一個神經元，它接收總體吸引力的輸入，並輸出預測的T恤銷量。
這個網路開始變得有點複雜，但它仍然只是一個非常基礎的神經網路示例。在實際應用中，神經網路可以包含數千甚至數百萬個神經元，並且可以有多個隱藏層，每個隱藏層都執行復雜的計算，以從輸入資料中提取有用的特徵。
深度學習的“深度”一詞就來源於這些多層結構。深度神經網路（DNN）就是那些具有多個隱藏層的網路。每一層都從前一層學習，並提取更高級別的特徵，直到最後一層能夠做出預測或決議計劃。
透過這種方式，深度學習使機器能夠像人一樣學習和理解複雜的概念。它們不是簡單地執行預定義的規則或演算法，而是從大量資料中學習並改進其效能。這使得深度學習在影象識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著進展。
然而，儘管深度學習取得了巨大的成功，但它仍然是一個活躍的研究領域。科學家們正在不斷探索新的網路結構、最佳化演算法和訓練技術，以提高深度學習的效能和效率。
總的來說，深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，它們使機器能夠從資料中學習並做出預測和決議計劃。儘管它們的工作原理可能看起來很複雜，但透過理解它們的基本概念和結構，我們可以更好地把握它們的潛力和應用。
本文由 @智控匠心 原創釋出於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供資訊儲存空間服務。
深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，本文總結了深度學習的非技術性解釋，一起來看看吧。
在人工智慧（AI）的廣闊領域中，深度學習和神經網路這兩個術語幾乎可以互換使用。儘管它們對機器學習具有巨大價值，但圍繞它們的炒作和神秘感也不容忽視。本文旨在消除深度學習的神秘感，幫助讀者理解深度學習和神經網路究竟是何物。
讓我們從一個需求預測的例子開始。假設你經營一個銷售T恤的網站，你希望根據T恤的定價來預測銷量。你可能會建立一個數據集，顯示T恤價格越高，需求越低。然後，你可能會在這組資料上擬合一條直線，顯示價格上升時需求下降的趨勢。但是，請注意，需求永遠不會低於零。因此，你可能假設需求在某個點會趨於平穩，即零，超過這個點，你預計幾乎沒有人會購買T恤。
其實，這條藍線可能是最簡單的神經網路。輸入價格A，輸出預估需求B。在AI術語中，這個小小的圓形結構被稱為神經元，有時也被稱為人工神經元。它的功能就是計算我在左邊畫出的這條藍色曲線。這是一個只有一個神經元的最簡單的神經網路，它接收價格作為輸入，輸出預估需求。
如果你把這個橙色圓圈，也就是人工神經元，想象成一個樂高積木塊，那麼神經網路就是你把很多這樣的樂高積木塊堆疊在一起，形成一個大的結構或網路。讓我們來看一個更復雜的例子。
假設除了知道T恤的價格外，你還知道客戶需要支付的運費。也許你在某一週在營銷上花費了更多或更少的資金，你還可以選擇使用厚重、昂貴的高質量棉花或更便宜、更輕的材料來製作T恤。這些都是你認為會影響T恤需求的因素。那麼，一個更復雜的神經網路會是什麼樣子呢？
你知道你的客戶非常關心價格實惠性。因此，假設你有一個神經元（我用藍色表示），它的任務是估計T恤的價格實惠性。價格實惠性主要取決於T恤的價格和運費。影響T恤需求的第二個因素是知名度。消費者對你銷售的這款T恤的知曉程度如何？主要影響知名度的因素是你在營銷上的投入。
然後，你可能還有一個神經元，負責綜合考慮價格實惠性和知名度，以估計T恤的總體吸引力。最後，你有一個神經元，它接收總體吸引力的輸入，並輸出預測的T恤銷量。
這個網路開始變得有點複雜，但它仍然只是一個非常基礎的神經網路示例。在實際應用中，神經網路可以包含數千甚至數百萬個神經元，並且可以有多個隱藏層，每個隱藏層都執行復雜的計算，以從輸入資料中提取有用的特徵。
深度學習的“深度”一詞就來源於這些多層結構。深度神經網路（DNN）就是那些具有多個隱藏層的網路。每一層都從前一層學習，並提取更高級別的特徵，直到最後一層能夠做出預測或決議計劃。
透過這種方式，深度學習使機器能夠像人一樣學習和理解複雜的概念。它們不是簡單地執行預定義的規則或演算法，而是從大量資料中學習並改進其效能。這使得深度學習在影象識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著進展。
然而，儘管深度學習取得了巨大的成功，但它仍然是一個活躍的研究領域。科學家們正在不斷探索新的網路結構、最佳化演算法和訓練技術，以提高深度學習的效能和效率。
總的來說，深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，它們使機器能夠從資料中學習並做出預測和決議計劃。儘管它們的工作原理可能看起來很複雜，但透過理解它們的基本概念和結構，我們可以更好地把握它們的潛力和應用。
本文由 @智控匠心 原創釋出於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供資訊儲存空間服務。
深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，本文總結了深度學習的非技術性解釋，一起來看看吧。
在人工智慧（AI）的廣闊領域中，深度學習和神經網路這兩個術語幾乎可以互換使用。儘管它們對機器學習具有巨大價值，但圍繞它們的炒作和神秘感也不容忽視。本文旨在消除深度學習的神秘感，幫助讀者理解深度學習和神經網路究竟是何物。
讓我們從一個需求預測的例子開始。假設你經營一個銷售T恤的網站，你希望根據T恤的定價來預測銷量。你可能會建立一個數據集，顯示T恤價格越高，需求越低。然後，你可能會在這組資料上擬合一條直線，顯示價格上升時需求下降的趨勢。但是，請注意，需求永遠不會低於零。因此，你可能假設需求在某個點會趨於平穩，即零，超過這個點，你預計幾乎沒有人會購買T恤。
其實，這條藍線可能是最簡單的神經網路。輸入價格A，輸出預估需求B。在AI術語中，這個小小的圓形結構被稱為神經元，有時也被稱為人工神經元。它的功能就是計算我在左邊畫出的這條藍色曲線。這是一個只有一個神經元的最簡單的神經網路，它接收價格作為輸入，輸出預估需求。
如果你把這個橙色圓圈，也就是人工神經元，想象成一個樂高積木塊，那麼神經網路就是你把很多這樣的樂高積木塊堆疊在一起，形成一個大的結構或網路。讓我們來看一個更復雜的例子。
假設除了知道T恤的價格外，你還知道客戶需要支付的運費。也許你在某一週在營銷上花費了更多或更少的資金，你還可以選擇使用厚重、昂貴的高質量棉花或更便宜、更輕的材料來製作T恤。這些都是你認為會影響T恤需求的因素。那麼，一個更復雜的神經網路會是什麼樣子呢？
你知道你的客戶非常關心價格實惠性。因此，假設你有一個神經元（我用藍色表示），它的任務是估計T恤的價格實惠性。價格實惠性主要取決於T恤的價格和運費。影響T恤需求的第二個因素是知名度。消費者對你銷售的這款T恤的知曉程度如何？主要影響知名度的因素是你在營銷上的投入。
然後，你可能還有一個神經元，負責綜合考慮價格實惠性和知名度，以估計T恤的總體吸引力。最後，你有一個神經元，它接收總體吸引力的輸入，並輸出預測的T恤銷量。
這個網路開始變得有點複雜，但它仍然只是一個非常基礎的神經網路示例。在實際應用中，神經網路可以包含數千甚至數百萬個神經元，並且可以有多個隱藏層，每個隱藏層都執行復雜的計算，以從輸入資料中提取有用的特徵。
深度學習的“深度”一詞就來源於這些多層結構。深度神經網路（DNN）就是那些具有多個隱藏層的網路。每一層都從前一層學習，並提取更高級別的特徵，直到最後一層能夠做出預測或決議計劃。
透過這種方式，深度學習使機器能夠像人一樣學習和理解複雜的概念。它們不是簡單地執行預定義的規則或演算法，而是從大量資料中學習並改進其效能。這使得深度學習在影象識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著進展。
然而，儘管深度學習取得了巨大的成功，但它仍然是一個活躍的研究領域。科學家們正在不斷探索新的網路結構、最佳化演算法和訓練技術，以提高深度學習的效能和效率。
總的來說，深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，它們使機器能夠從資料中學習並做出預測和決議計劃。儘管它們的工作原理可能看起來很複雜，但透過理解它們的基本概念和結構，我們可以更好地把握它們的潛力和應用。
本文由 @智控匠心 原創釋出於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供資訊儲存空間服務。
深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，本文總結了深度學習的非技術性解釋，一起來看看吧。
在人工智慧（AI）的廣闊領域中，深度學習和神經網路這兩個術語幾乎可以互換使用。儘管它們對機器學習具有巨大價值，但圍繞它們的炒作和神秘感也不容忽視。本文旨在消除深度學習的神秘感，幫助讀者理解深度學習和神經網路究竟是何物。
讓我們從一個需求預測的例子開始。假設你經營一個銷售T恤的網站，你希望根據T恤的定價來預測銷量。你可能會建立一個數據集，顯示T恤價格越高，需求越低。然後，你可能會在這組資料上擬合一條直線，顯示價格上升時需求下降的趨勢。但是，請注意，需求永遠不會低於零。因此，你可能假設需求在某個點會趨於平穩，即零，超過這個點，你預計幾乎沒有人會購買T恤。
其實，這條藍線可能是最簡單的神經網路。輸入價格A，輸出預估需求B。在AI術語中，這個小小的圓形結構被稱為神經元，有時也被稱為人工神經元。它的功能就是計算我在左邊畫出的這條藍色曲線。這是一個只有一個神經元的最簡單的神經網路，它接收價格作為輸入，輸出預估需求。
如果你把這個橙色圓圈，也就是人工神經元，想象成一個樂高積木塊，那麼神經網路就是你把很多這樣的樂高積木塊堆疊在一起，形成一個大的結構或網路。讓我們來看一個更復雜的例子。
假設除了知道T恤的價格外，你還知道客戶需要支付的運費。也許你在某一週在營銷上花費了更多或更少的資金，你還可以選擇使用厚重、昂貴的高質量棉花或更便宜、更輕的材料來製作T恤。這些都是你認為會影響T恤需求的因素。那麼，一個更復雜的神經網路會是什麼樣子呢？
你知道你的客戶非常關心價格實惠性。因此，假設你有一個神經元（我用藍色表示），它的任務是估計T恤的價格實惠性。價格實惠性主要取決於T恤的價格和運費。影響T恤需求的第二個因素是知名度。消費者對你銷售的這款T恤的知曉程度如何？主要影響知名度的因素是你在營銷上的投入。
然後，你可能還有一個神經元，負責綜合考慮價格實惠性和知名度，以估計T恤的總體吸引力。最後，你有一個神經元，它接收總體吸引力的輸入，並輸出預測的T恤銷量。
這個網路開始變得有點複雜，但它仍然只是一個非常基礎的神經網路示例。在實際應用中，神經網路可以包含數千甚至數百萬個神經元，並且可以有多個隱藏層，每個隱藏層都執行復雜的計算，以從輸入資料中提取有用的特徵。
深度學習的“深度”一詞就來源於這些多層結構。深度神經網路（DNN）就是那些具有多個隱藏層的網路。每一層都從前一層學習，並提取更高級別的特徵，直到最後一層能夠做出預測或決議計劃。
透過這種方式，深度學習使機器能夠像人一樣學習和理解複雜的概念。它們不是簡單地執行預定義的規則或演算法，而是從大量資料中學習並改進其效能。這使得深度學習在影象識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著進展。
然而，儘管深度學習取得了巨大的成功，但它仍然是一個活躍的研究領域。科學家們正在不斷探索新的網路結構、最佳化演算法和訓練技術，以提高深度學習的效能和效率。
總的來說，深度學習和神經網路是人工智慧領域的強大工具，它們使機器能夠從資料中學習並做出預測和決議計劃。儘管它們的工作原理可能看起來很複雜，但透過理解它們的基本概念和結構，我們可以更好地把握它們的潛力和應用。
本文由 @智控匠心 原創釋出於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供資訊儲存空間服務。
