一、常用AI技術(shù)概念

提到人工智能，大家應(yīng)該都聽說過這樣幾個概念：人工智能，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，模式識別，知識圖譜，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及與人工智能直接相關(guān)的概念，如云計算，數(shù)據(jù)挖掘等，這些概念之間是什么關(guān)系呢？筆者找到了一張這些概念的關(guān)系圖，可以將上述概念串在一起，更易理解，如下圖所示：

1、人工智能>機器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)

人工智能（Artificial Intelligence）：英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）：機器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一部分，并且和知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘有所交集。機器學(xué)習(xí)還有下面幾種定義： “機器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能”。 “機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統(tǒng)、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認知科學(xué)等對人類學(xué)習(xí)機理的了解，建立人類學(xué)習(xí)過程的計算模型或認識模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，研究通用的學(xué)習(xí)算法并進行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）：深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，是一種含多隱層的多層感知器。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度機器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分．不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同．例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)（Deep Belief Nets，簡稱DBNs）就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型。

2、神經(jīng)計算>人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)>深度學(xué)習(xí)>卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)計算科學(xué)是使用數(shù)學(xué)分析和計算機模擬的方法在不同水平上對神經(jīng)系統(tǒng)進行模擬和研究： 從神經(jīng)元的真實生物物理模型，它們的動態(tài)交互關(guān)系以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)， 到腦的組織和神經(jīng)類型計算的量化理論等，從計算角度理解腦，研究非程序的、 適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力，探索新型的信息處理機理和途徑。

延伸閱讀 計算神經(jīng)科學(xué)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型，由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個節(jié)點代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation function）。每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

延伸閱讀 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡化理解

深度學(xué)習(xí)的概念見上文。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下文算法中詳細介紹。

3、模式識別、知識圖譜和專家系統(tǒng)

模式識別(Pattern Recognition)是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進行處理和分析,以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類，從處理問題的性質(zhì)和解決問題的方法等角度，模式識別分為有監(jiān)督的分類（Supervised Classification）和無監(jiān)督的分類(Unsupervised Classification)兩種。我們所指的模式識別主要是對語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號、生物傳感器等對象的具體模式進行辨識和分類。模式識別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體(包括人)是如何感知對象的，屬于認識科學(xué)的范疇,二是在給定的任務(wù)下,如何用計算機實現(xiàn)模式識別的理論和方法。應(yīng)用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對象。這些對象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。它與人工智能、圖像處理的研究有交叉關(guān)系。

知識圖譜本質(zhì)上是語義網(wǎng)絡(luò)，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由節(jié)點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界中存在的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。知識圖譜是關(guān)系的最有效的表示方式。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建知識圖譜的重點在于語義理解、知識表示、QA、智能對話和用戶建模。知識圖譜是一系列結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理方法，它涉及知識的提取、 表示、存儲、檢索等諸多技術(shù)。從淵源上講，它是知識表示與推理、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理等多種技術(shù)發(fā)展的融合。

延伸閱讀 知識圖譜技術(shù)解剖

專家系統(tǒng)是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)就是人去學(xué)一個東西，然后把學(xué)到的知識理論化，再把這些理論模型化，最后把這個模型程序化，形成一個系統(tǒng)，就叫專家系統(tǒng)。知識圖譜可以作為專家系統(tǒng)的一部分存在，提供半自動構(gòu)建知識庫的方法。

二、常見算法概述

前文中我們提到了深度學(xué)習(xí)，既然有深度學(xué)習(xí)就一定有淺度學(xué)習(xí)，其區(qū)別體現(xiàn)在隱藏層的數(shù)量上，一般來說，淺層學(xué)習(xí)沒有隱藏層或者只有一層隱藏層，常見算法包括線性回歸、邏輯回歸、隨機森林、SVM、K-means、RBM、AutoEncoder、PCA、SOM等。深度學(xué)習(xí)通常會有較多隱藏層，可以表達復(fù)雜函數(shù)，識別更多復(fù)雜特征。常見算法有CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而基于RNN衍生出了LSTM和GRU等一系列算法。

下面將介紹學(xué)習(xí)過程中一些常見的算法分類，AI產(chǎn)品未必掌握具體算法實現(xiàn)細節(jié)，但是需要掌握一些常見算法概念，它們可以處理什么類型的問題，有什么優(yōu)點，一般應(yīng)用在哪些領(lǐng)域。

1、決策樹

決策樹根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹狀結(jié)構(gòu)建立決策模型， 用樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分類，在進行逐步應(yīng)答過程中，典型的決策樹分析會使用分層變量或決策節(jié)點，決策樹模型常常用來解決分類和回歸問題。以服裝購買為例，首先判定是否喜歡，不喜歡則不買，喜歡則看價格，價格不合適則不買，合適則看是否有合適的尺碼，沒有合適的尺碼則不買，有則購買，基于以上選擇，可以畫出一個簡單的樹樁結(jié)構(gòu)。

場景舉例：基于規(guī)則的信用評估、賽馬結(jié)果預(yù)測

優(yōu)點：擅長對人、地點、事物的一系列不同特征、品質(zhì)、特性進行評估

常見相關(guān)算法：分類及回歸樹（Classification And Regression Tree， CART）、ID3(Iterative Dichotomiser 3)、GBDT、C4.5、Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)、Decision Stump、隨機森林（Random Forest）、多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）、梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）

隨機森林（Random forest）：隨機森林算法通過使用多個帶有隨機選取的數(shù)據(jù)子集的樹（tree）改善了決策樹的精確性。

優(yōu)點：隨機森林方法被證明對大規(guī)模數(shù)據(jù)集和存在大量且有時不相關(guān)特征的項（item）來說很有用

場景舉例：用戶流失分析、風(fēng)險評估

2、回歸算法

回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法，可以勾畫出因變量與一個或多個因變量之間的狀態(tài)關(guān)系?？梢岳没貧w算法將垃圾郵件和非垃圾郵件進行了區(qū)分。常見算法有最小二乘法（Ordinary Least Square）、線性回歸、邏輯回歸（Logistic Regression）、逐步式回歸（Stepwise Regression）、多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）、本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）

場景舉例：路面交通流量分析、郵件過濾

優(yōu)點：回歸可用于識別變量之間的連續(xù)關(guān)系，即便這個關(guān)系不是非常明顯

3、基于核函數(shù)的學(xué)習(xí)算法

基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。 基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。常見算法有支持向量機（Support Vector Machine， SVM）、徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)、線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)。

延伸閱讀 基于核函數(shù)的學(xué)習(xí)算法

4、基于實例的算法

常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行比較。通過這種方式來尋找最佳的匹配。常見算法有k-Nearest Neighbor(KNN),、學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）、自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）。

延伸閱讀 基于實例的學(xué)習(xí)

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一種分類器。它是由很多個虛擬的神經(jīng)元組成的一個網(wǎng)絡(luò)，我們可以把一個神經(jīng)元看做是一個分類器，那很多個神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)就能對樣本進行很多次分類。

CNN（Convolutional Neural Networks）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。

優(yōu)點：當存在非常大型的數(shù)據(jù)集、大量特征和復(fù)雜的分類任務(wù)時，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常有用的

場景舉例：圖像識別、文本轉(zhuǎn)語音、藥物發(fā)現(xiàn)、照片濾鏡、人臉識別，無人汽車等。

RNN（Recurrent Neural NetWorks）遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在任意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)元都通過 1 個或多個隱藏層來將很多輸入轉(zhuǎn)換成單個輸出。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）會將值進一步逐層傳遞，讓逐層學(xué)習(xí)成為可能。換句話說，RNN 存在某種形式的記憶，允許先前的輸出去影響后面的輸入。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實是兩種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總稱，一種是時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network），另一種是結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recursive neural network）。時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元間連接構(gòu)成有向圖，而結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用相似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)遞歸構(gòu)造更為復(fù)雜的深度網(wǎng)絡(luò)。兩者訓(xùn)練的算法不同，但屬于同一算法變體?；赗NN還衍生出了LSTM（Long-Short-Term-Memerory）和GRU（Gated Recurrent Unit）等一系列算法，這些算法擁有記住過去的能力，所以可以用來處理一些有時間序列屬性的數(shù)據(jù)，在處理語言、文字等方面有獨到的優(yōu)勢，LSTM和GRU的優(yōu)點是具備與其它遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣的優(yōu)點，但因為它們有更好的記憶能力，所以更常被使用。

優(yōu)點：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在存在大量有序信息時具有預(yù)測能力

場景舉例：圖像分類與字幕添加、政治情感分析、對話機器人，機器翻譯，科大訊飛的自然語言識別，文章編輯等。

6、葉貝斯算法

貝葉斯是一個定理，它的意思是：當你不能準確知悉一個事物的本質(zhì)時，你可以依靠與事物特定本質(zhì)相關(guān)的事件出現(xiàn)的多少去判斷其本質(zhì)屬性的概率。當我們找到若干個這樣的特征，然后用這些特征進行組合后，可以進行判斷，常見算法有樸素貝葉斯算法、平均單依賴估計（Averaged One-Dependence Estimators， AODE）、Bayesian Belief Network（BBN）。

舉例來看，要識別一封郵件是不是垃圾郵件?？梢噪S機挑選出100封垃圾郵件，分析它的特征，我們發(fā)現(xiàn)“便宜”這個詞出現(xiàn)的頻率很高，100封垃圾郵件里，有40封出現(xiàn)了這個詞。那我們就以這個認知為依據(jù)，得出結(jié)論：如果出現(xiàn)了“便宜”，那這封郵件有40%的概率是垃圾郵件。

優(yōu)點：對于在小數(shù)據(jù)集上有顯著特征的相關(guān)對象，樸素貝葉斯方法可對其進行快速分類

場景舉例：情感分析、消費者分類

7、聚類

聚類是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式。簡單的說，就是通過不斷的迭代計算，把數(shù)據(jù)分成若干個組，使得這個組里的都是類似的數(shù)據(jù)，而不同組之間的數(shù)據(jù)是不相似的。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數(shù)據(jù)進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點將數(shù)據(jù)進行歸類?？梢杂糜趫D像分類識別，用戶行為識別，用戶畫像等領(lǐng)域。常見算法有k-Means算法、期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。

8、強化學(xué)習(xí)模型

在沒有給出任何答案的情況下，先進行一些嘗試，通過嘗試所得到的回報，來確定這個嘗試是否正確，由這一系列的嘗試來不斷調(diào)整和優(yōu)化算法，最后算法知道在某種情況下，采取何種動作可以得到最好的結(jié)果。他的本質(zhì)是解決“決策問題”，就是通過不斷做出決策并獲得結(jié)果反饋后，學(xué)會自動進行決策，得到最優(yōu)結(jié)果。比如上面說過的猴子“學(xué)會”做算術(shù)題的過程。

9、集成學(xué)習(xí)模型

用一些相對較弱的學(xué)習(xí)模型獨立地就同樣的樣本進行訓(xùn)練，然后把結(jié)果整合起來進行整體預(yù)測。集成算法的主要難點在于究竟集成哪些獨立的較弱的學(xué)習(xí)模型以及如何把學(xué)習(xí)結(jié)果整合起來。

我們在做機器學(xué)習(xí)的時候，希望能做出各個方面表現(xiàn)都比較好的模型。但常?，F(xiàn)實是我們的模型是有偏好的，可能只對某一些情況效果比較好，這個時候我們就希望把若干個這樣的模型組合起來，得到一個更好更全面的模型，這種方法，就叫做集成學(xué)習(xí)。常見算法有Boosting、Bootstrapped Aggregation（Bagging）、AdaBoost、堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending）、梯度推進機（Gradient Boosting Machine, GBM）、隨機森林（Random Forest）。

三、三大流派

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能演化出了多個分支流派，這些分支一直都在彼此爭奪主導(dǎo)權(quán)，此次人工智能的爆發(fā)，主要源于聯(lián)結(jié)主義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了突破性發(fā)展，將語音識別和視覺識別的準確度分別達到了99%和95%。未來的發(fā)展很可能是這三大流派彼此合作，因為算法融合是實現(xiàn)真正通用人工智能（AGI）的唯一方式。

①符號主義（Symbolism）：是一種基于邏輯推理的智能模擬方法，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計算機學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號系統(tǒng)（即符號操作系統(tǒng)）假設(shè)和有限合理性原理，長期以來，一直在人工智能中處于主導(dǎo)地位。

②聯(lián)結(jié)主義(connectionism)：認為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對人腦模型的研究。它從神經(jīng)元開始進而研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和腦模型，開辟了人工智能的又一發(fā)展道路。1986年，魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法(BP)算法。此后，連接主義勢頭大振，從模型到算法，從理論分析到工程實現(xiàn)， 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機走向市場打下基礎(chǔ)。

③行為主義：控制論思想早在20世紀40~50年代就成為時代思潮的重要部分，影響了早期的人工智能工作者。實際上是從行為上模擬和體現(xiàn)智能，也就是說，模擬人在控制過程中的智能活動和行為特性來研究和實現(xiàn)人工智能，行為主義思想在智能控制、機器人領(lǐng)域獲得了很多成就。

還有一種說法，將人工只分為五大流派，分別是符號主義，貝葉斯主義，聯(lián)結(jié)主義，進化主義和Analogizer，擴展閱讀三張圖讀懂機器學(xué)習(xí)：基本概念、五大流派與九種常見算法 文中包含大量延伸閱讀鏈接。

四、機器學(xué)習(xí)的工作流程

①選擇數(shù)據(jù)：將你的數(shù)據(jù)分成三組：訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)

②模型數(shù)據(jù)：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建使用相關(guān)特征的模型

③驗證模型：使用你的驗證數(shù)據(jù)接入你的模型

④測試模型：使用你的測試數(shù)據(jù)檢查被驗證的模型的表現(xiàn)

⑤使用模型：使用完全訓(xùn)練好的模型在新數(shù)據(jù)上做預(yù)測

⑥調(diào)優(yōu)模型：使用更多數(shù)據(jù)、不同的特征或調(diào)整過的參數(shù)來提升算法的性能表現(xiàn)

五、手寫數(shù)字識別流程概述

本文下面內(nèi)容源于gitchat上劉穎老師的人人都能看懂的 AI 入門課，對代碼感興趣的朋友可以點擊查看。本文不討論代碼實現(xiàn)，僅討論實現(xiàn)流程和實現(xiàn)過程中的一些概念。

1、TensorFlow基礎(chǔ)

TensorFlow 是 Google 開源的一款人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。使用很方便，幾行代碼就能開始跑模型，這讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門變得非常簡單。Google 開源了 TensorFlow，希望占領(lǐng) AI 端。Google 也為入門者提供了一個這樣的例子，也就是 TensorFlow 里的“ hello world ”，這個例子的名字叫“ MNIST ”，MNIST機器學(xué)習(xí)入門可點擊查看。下文將簡述實現(xiàn)過程，重在理解流程和一些模型設(shè)計概念。

2、 手寫圖片識別實現(xiàn)步驟概述

劉穎老師對項目做了三次優(yōu)化，使手寫數(shù)字的準確率從92%->98%->99.25%，1.0版使用一個最簡單的單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)，2.0版使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，3.0版使用 Keras 框架，增加20層網(wǎng)絡(luò)的深度。

手寫圖片識別的實現(xiàn)，分為三步：（1）數(shù)據(jù)的準備；（2）模型的設(shè)計；（3）代碼實現(xiàn)

3、數(shù)據(jù)準備

在寫代碼的過程中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理是最大的一塊工作，60%以上的代碼在做數(shù)據(jù)預(yù)處理。 這個項目的預(yù)處理，分為5步：

把輸入和結(jié)果分開

對輸入進行處理：把一維的輸入變成28*28的矩陣

對結(jié)果進行處理：把結(jié)果進行 One-Hot 編碼

把訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分訓(xùn)練集和驗證集

對訓(xùn)練集進行分批

那么準備的數(shù)據(jù)是什么樣的呢？劉穎老師使用Kaggle 里包含了42000份訓(xùn)練數(shù)據(jù)和28000份測試數(shù)據(jù)，這些數(shù)字是28*28像素的手寫數(shù)字圖片，可以將一張圖理解為一個二維數(shù)組結(jié)構(gòu)，如下圖所示：

Kaggle 的數(shù)據(jù)將二維數(shù)組轉(zhuǎn)化為了一維數(shù)組，也就是28*28=784列，包括圖片代表的數(shù)字一共785列，所以上文中的測試和訓(xùn)練數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)為[42000，785]和[28000,784]的數(shù)組，這就是圖片的預(yù)處理。

人類可以快速識別圖像并對應(yīng)到記憶中的事物，而圖像在計算機看來是這樣的：

4、單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)流程及相關(guān)概念

使用一個最簡單的單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)的模型設(shè)計如下所示：

用 SoftMax 來做為激活函數(shù)

用交叉熵來做損失函數(shù)

用梯度下降來做優(yōu)化方式

激活函數(shù)：每個神經(jīng)元，在通過一系列計算后，得到了一個數(shù)值，怎么來判斷應(yīng)該輸出什么？激活函數(shù)就是解決這個問題，你把值給我，我來判斷怎么輸出。所以一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)是非常重要的。目前主流的幾個激活函數(shù)是：softMax，sigmoid，tanh，ReLU。

SoftMax：我們知道 max(A,B)是指 A 和 B 里哪個大就取哪個值，但我們有時候希望比較小的那個也有一定概率取到，怎么辦呢？我們就按照兩個值的大小，計算出概率，按照這個概率來取 A 或者 B。比如A=9，B=1,那取 A 的概率是90%，取B的概率是10%，這就是SoftMax。

損失函數(shù)：損失函數(shù)是模型對數(shù)據(jù)擬合程度的反映，擬合得越好損失應(yīng)該越小，擬合越差損失則越大，然后我們根據(jù)損失函數(shù)的結(jié)果對模型進行調(diào)整。

交叉熵：交叉熵通俗的講就是現(xiàn)在的訓(xùn)練程度和圓滿之間的距離，我們希望距離越小越好，所以交叉熵可以作為一個損失函數(shù)，來衡量和目標之間的距離。

梯度下降：我們將要解決的問題比作是一座山，答案在山底，我們從山頂?shù)缴降椎倪^程就是解決問題的過程。在山頂，想找到最快的下山的路。這個時候，我們的做法是什么呢？在每次選擇道路的時候，選最陡的那條路。梯度是改變率或者斜度的另一個稱呼，用數(shù)學(xué)的語言解釋是導(dǎo)數(shù)。對于求損失函數(shù)最小值這樣的問題，朝著梯度下降的方向走，就能找到最優(yōu)值了。

5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)流程及相關(guān)概念

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數(shù)、池化層、全連接層組成，即INPUT（輸入層）-CONV（卷積層）-RELU（激活函數(shù)）-POOL（池化層）-FC（全連接層）

卷積層1+激活函數(shù)+池化層1+卷積層2+激活函數(shù)+池化層2+全連接1+Dropout 層+輸出層

卷積層的作用是指對圖片的矩陣進行卷積運算，得到一些數(shù)值，作為圖片的某些特征。

池化層的作用是對上層的數(shù)據(jù)進行采樣，也就是只留下一部分，這樣的作用是可以縮小數(shù)據(jù)量和模糊特征。

全連接層就是連在最后的分類器。前面卷積層和池化層進行處理后，得到了很多的特征，全連接層使用這些特征進行分類。比如識別數(shù)字，那就是對0~9的十個類別進行分類。

Dropout層是為了防止 CNN 對訓(xùn)練樣本過擬合，而導(dǎo)致處理新樣本的時候效果不好，采取的丟棄部分激活參數(shù)的處理方式。

這里對這些概念的解釋都是比較簡單的，如果希望詳細了解，可以看知乎的這個鏈接：CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？ 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6、使用 Keras 框架實現(xiàn)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)

使用 Keras 框架提升準確率

增加網(wǎng)絡(luò)的深度，這里增加到了20層

每次卷積完之后，加入規(guī)范層

使用最新的 SELU 激活函數(shù)，這是 Sepp Hochreiter 最新發(fā)表在 arXiv 上的激活函數(shù)

概括來看，圖片識別中需要完成三步：數(shù)據(jù)的準備，模型設(shè)計，代碼實現(xiàn)。淺層學(xué)習(xí)需要選擇激活函數(shù)，損失函數(shù)和優(yōu)化方式，應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型設(shè)計時需要考慮輸入層、卷積層、激活函數(shù)、池化層、全連接層等。

筆者暫時可以理解的只有這些，希望AI大神或前輩可以多多指正，如果AI產(chǎn)品經(jīng)理的崗位求內(nèi)推，如果AI產(chǎn)品經(jīng)理的崗位求內(nèi)推，如果AI產(chǎn)品經(jīng)理的崗位求內(nèi)推，重要的事情說三遍~

下一篇文章嘗試總結(jié)我們身邊的一些2B和2C的AI產(chǎn)品，并且嘗試著對于未來AI產(chǎn)品的應(yīng)用場景開開腦洞。