深度學習是人工智能 (AI) 和機器學習的一個領域，它通過多層人工神經網絡幫助計算機學習思考、分析和做出決策。
由於深度學習能夠處理海量數據並從經驗中學習，它現在已成為許多先進技術的基礎，例如自動駕駛汽車、聊天機器人、語音識別、語言翻譯和自動金融分析。
- 深度學習通過多層人工神經網絡（ANN、CNN、RNN）模擬人腦的功能。
- 具備學習和處理超越傳統機器學習的複雜數據的能力。
- 在加密市場中的強大應用：欺詐檢測、價格預測、身份驗證和安全上漲。
什麼是深度學習？
深度學習是人工智能（ AI ）和機器學習的一個分支，它專注於通過多層人工神經網絡教計算機從數據中學習。
與傳統的機器學習模型不同，深度學習無需太多人工干預即可自動從數據中提取特徵。
值得注意的應用包括谷歌DeepMind的AlphaGo、特斯拉的自動駕駛汽車、Siri虛擬助手和ChatGPT聊天機器人。
“深度學習改變了計算機理解世界的方式，從圖像識別到自然語言處理。”
– Andrew Ng，DeepLearning.ai創業家，2021 年（來源：麻省理工學院技術評論）
深度學習的工作原理是什麼？
深度學習基於人工神經網絡（ANN）工作，它模擬人腦處理信息的方式。
深度學習網絡由多個層組成：輸入層、隱藏層和輸出層。數據逐層傳遞，經過處理、轉換，並逐步學習到更高層次的抽象概念。層數越多，數據的理解就越深入、越準確。
深度學習中的數據結構和處理
神經網絡的各層組織結構如下：
- 輸入層：接收來自現實世界的原始數據。
- 隱藏層：通過數百萬次的計算來轉換、提取特徵並優化權重。
- 輸出層：根據學習到的數據生成最終結果或預測。
“GPU在現代深度學習革命中扮演著核心Vai，使模型訓練速度提高了數次。”
——英偉達首席執行官黃仁勳，2020 年（來源：英偉達開發者大會）
常見的深度學習模型類型
深度學習主要包含三種類型的網絡：人工神經網絡（ANN）、卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。每種類型都針對不同類型的數據和應用目標進行了優化。
人工神經網絡（ANN）——人工神經網絡
人工神經網絡是深度學習的基礎，其工作原理是在人工神經元層之間傳遞信號。
人工神經網絡（ANN）被應用於模式識別、用戶行為預測和業務流程自動化等許多領域。
卷積神經網絡（CNN）——卷積神經網絡
卷積神經網絡（CNN）擅長處理網格狀數據，例如圖像或視頻。利用卷積運算，CNN 可以識別醫學圖像中的物體、人臉或圖案。
CNN 應用領域包括自動駕駛汽車、MRI 成像醫學以及蘋果和谷歌的人臉識別技術。
循環神經網絡（RNN）——循環神經網絡
循環神經網絡（RNN）旨在處理時間鏈或文本數據。它們能夠通過隱藏狀態“記住”先前的上下文，從而提高自然語言理解能力。
循環神經網絡（RNN）被應用於 Alexa、Siri 或 Google 搜索自動補全工具等虛擬助手。在金融領域，美國運通公司也使用 RNN 來檢測交易欺詐。
“循環神經網絡幫助計算機理解句子的語義流程，而不僅僅是單個單詞。”
——約書亞·本吉奧，蒙特利爾大學教授，深度學習先驅，2019年
區分深度學習和機器學習
深度學習是機器學習的擴展，但它與機器學習的不同之處在於它能夠自主學習，並且無需人工干預即可處理大規模非線性數據。
| 標準 | 機器學習 | 深度學習 |
|---|---|---|
| 取決於工藝特點 | 高的 | 低（通常是自學的） |
| 數據請求 | 合理的 | 非常大 |
| 隨著數據的上漲，性能也會增加。 | 限制 | 強勁上漲 |
| 硬件 | 中央處理器 | GPU/TPU |
| 應用 | 簡單任務 | 複雜任務、圖像識別、語言 |
深度學習在加密市場的應用
深度學習正在為加密貨幣領域開闢新的方向，從欺詐檢測、交易優化到上漲區塊鏈安全性。
事實上，像BingX這樣的許多大型交易所也在應用深度學習技術來分析交易行為、檢測異常情況並優化自動投資策略。
人工智能與市場數據的結合為BingX上的投資者提供了更多工具，以支持他們做出準確的決策、下降風險並更快地抓住機遇。
檢測欺詐行為並上漲安全性
深度學習模型可以分析異常交易行為以檢測欺詐行為。Chainalysis、CipherTrace 和 Elliptics 等公司已部署此解決方案來監控與洗錢或網絡犯罪相關的錢包活動。
身份驗證和KYC流程
深度學習有助於自動識別面部並區分仿盤圖像，上漲了解客戶 (KYC) 流程的準確性——這是合法加密交易的關鍵因素。
市場預測和交易自動化
由於深度學習能夠處理海量數據，因此可以檢測出市場中隱藏的趨勢，從而做出高精度的價格預測。
Numerai (NMR) 和SingularityNET (AGIX) 等項目正在使用深度學習來訓練去中心化交易模型。
“人工智能與區塊鏈的結合將成為未來十年去去中心化金融的主要動力。”
– Ben Goertzel， SingularityNET首席執行官，2023 年（來源：福布斯人工智能峰會）
應用深度學習的加密項目
一些典型的深度學習應用項目包括：
- Elliptics、CipherTrace、Chainalysis：檢測欺詐交易、洗錢活動。
- Numerai (NMR)：利用社群深度學習模型進行市場預測。
- SingularityNET (AGIX)：構建基於區塊鏈的去中心化人工智能網絡。
概括
深度學習是現代人工智能革命的核心動力，能夠實現卓越的數據分析和自動化決策。
在加密市場，它有助於上漲透明度、安全性和交易效率。然而，要充分挖礦其潛力，需要一支對區塊鏈和人工智能都有深刻理解的開發團隊。
常見問題解答
深度學習與機器學習有何不同？
深度學習使用多層神經網絡自動從數據中學習，而機器學習則需要手動進行特徵編程。
為什麼深度學習需要強大的GPU？
GPU 可以幫助並行處理數百萬次計算，提取大型複雜模型的訓練時間。
深度學習在加密領域如何應用？
深度學習有助於檢測欺詐行為、預測價格、上漲安全性並優化區塊鏈上的自動翻譯。
哪些項目正在將深度學習應用於加密領域？
SingularityNET、Numerai、Chainalysis、CipherTrace 是將深度學習應用於加密貨幣市場的典型項目。
深度學習能取代人類嗎？
還不行。深度學習只能幫助人們處理大數據並更快地做出決策，它無法取代創造性思維。
