深度學習的架構可分為多個層次，每一層都扮演著關鍵角色。從輸入層到隱藏層，再到輸出層，這些層次的設計不僅影響模型的準確性，也決定了其學習能力。深入理解這些層次，將有助於我們更有效地應用深度學習技術，提升各行各業的智能化水平。

神經網路與深度學習之間的關係密不可分，但二者並不完全相同。神經網路是深度學習的基礎架構，而深度學習則是利用多層神經網路進行複雜數據處理的技術。理解這一點，有助於我們更深入地掌握人工智慧的發展脈絡。

強化學習是一種機器學習的分支，透過與環境互動來學習最佳行動策略。它模擬人類學習的過程，能在複雜情境中自我調整，提升決策能力。無論是在遊戲、機器人控制或自動駕駛等領域，強化學習都展現出驚人的潛力，未來將成為推動科技進步的重要力量。