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从1956年夏季首次提出“人工智能”这…1、什么是神经网络
什么是人工智能通俗来讲就是让机器能像人一样思考。这个无需解释太多因为通过各种科幻电影我们已经对人工智能很熟悉了。大家现在感兴趣的应该是——如何实现人工智能
从1956年夏季首次提出“人工智能”这一术语开始科学家们尝试了各种方法来实现它。这些方法包括专家系统决策树、归纳逻辑、聚类等等但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现才让机器拥有了“真智能”。
为什么说之前的方法都是假智能呢因为我们人类能清清楚楚地知道它们内部的分析过程它们只是一个大型的复杂的程序而已而人工神经网络则不同它的内部是一个黑盒子就像我们人类的大脑一样我们不知道它内部的分析过程我们不知道它是如何识别出人脸的也不知道它是如何打败围棋世界冠军的。我们只是为它构造了一个躯壳而已就像人类一样我们只是生出了一个小孩而已他脑子里是如何想的我们并不知道这就是人工智能的可怕之处因为将来它有可能会觉得我们人类不应该活在这个世界上而把我们消灭掉为此世界上已经成立了不少安全协会来防范人工智能。 人工神经网络是受到人类大脑结构的启发而创造出来的这也是它能拥有真智能的根本原因。在我们的大脑中有数十亿个称为神经元的细胞它们连接成了一个神经网络。 人工神经网络正是模仿了上面的网络结构。下面是一个人工神经网络的构造图。每一个圆代表着一个神经元他们连接起来构成了一个网络。 人类大脑神经元细胞的树突接收来自外部的多个强度不同的刺激并在神经元细胞体内进行处理然后将其转化为一个输出结果。如下图所示。 人工神经元也有相似的工作原理。如下图所示。 上面的x是神经元的输入相当于树突接收的多个外部刺激。w是每个输入对应的权重它影响着每个输入x的刺激强度。
大脑的结构越简单那么智商就越低。单细胞生物是智商最低的了。人工神经网络也是一样的网络越复杂它就越强大所以我们需要深度神经网络。这里的深度是指层数多层数越多那么构造的神经网络就越复杂。
训练深度神经网络的过程就叫做深度学习。网络构建好了后我们只需要负责不停地将训练数据输入到神经网络中它内部就会自己不停地发生变化不停地学习。打比方说我们想要训练一个深度神经网络来识别猫。我们只需要不停地将猫的图片输入到神经网络中去。训练成功后我们任意拿来一张新的图片它都能判断出里面是否有猫。但我们并不知道他的分析过程是怎样的它是如何判断里面是否有猫的。就像当我们教小孩子认识猫时我们拿来一些白猫告诉他这是猫拿来一些黑猫告诉他这也是猫他脑子里会自己不停地学习猫的特征。最后我们拿来一些花猫问他他会告诉你这也是猫。但他是怎么知道的他脑子里的分析过程是怎么样的我们无从知道~~
2、如何将数据输入到神经网络中
我们需要弄懂的第一步就是如何将数据输入到神经网络中。例如在我们百度的“小度智能屏”中是如何将麦克风采集到的音频数据输入到神经网络中的小度智能屏还能根据人脸来判断年龄从而自动切换成人和儿童模式那它又是如何将摄像头采集到的人脸数据输入到神经网络中的。
下面我拿识别女优的例子来给大家介绍如何将女优的图片数据输入到神经网络中。 此例中待输入的数据是一张图像。为了存储图像计算机要存储三个独立的矩阵矩阵可以理解成二维数组后面的教程会给大家详细讲解这三个矩阵分别与此图像的红色、绿色和蓝色相对应世界上的所有颜色都可以通过红绿蓝三种颜色调配出来。如果图像的大小是64 * 64个像素一个像素就是一个颜色点一个颜色点由红绿蓝三个值来表示例如红绿蓝为255,255,255那么这个颜色点就是白色所以3个64 * 64大小的矩阵在计算机中就代表了这张图像矩阵里面的数值就对应于图像的红绿蓝强度值。上图中只画了个5 * 4的矩阵而不是64 * 64为什么呢因为没有必要搞复杂了反而不易于理解。
为了更加方便后面的处理我们一般把上面那3个矩阵转化成1个向量x向量可以理解成1 * n或n * 1的数组前者为行向量后者为列向量向量也会在后面的文章专门讲解。那么这个向量x的总维数就是64 * 64 * 3结果是12288。在人工智能领域中每一个输入到神经网络的数据都被叫做一个特征那么上面的这张图像中就有12288个特征。这个12288维的向量也被叫做特征向量。神经网络接收这个特征向量x作为输入并进行预测然后给出相应的结果。
对于不同的应用需要识别的对象不同有些是语音有些是图像有些是传感器数据但是它们在计算机中都有对应的数字表示形式通常我们会把它们转化成一个特征向量然后将其输入到神经网络中。
3、神经网络是如何进行预测的
那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢我们将一张图片输入到神经网络中神经网络是如何预测这张图中是否有猫的呢
这个预测的过程其实只是基于一个简单的公式z dot(w,x) b。看到这个公式完全不懂~~不少同学可能被吓得小鸡鸡都萎缩了一截。不用怕看完我下面的解说后你就会觉得其实它的原理很简单。就像玻璃栈道一样只是看起来可怕而已。 上面公式中的x代表着输入特征向量假设只有3个特征那么x就可以用x1x2x3来表示。如下图所示。w表示权重它对应于每个输入特征代表了每个特征的重要程度。b表示阈值[yù zhí]用来影响预测结果。z就是预测结果。公式中的dot()函数表示将w和x进行向量相乘。不用怕在后面的文章《向量化》中我会用很通俗易懂的语言来给大家介绍向量相乘有关的高等数学知识。我们现在只需要知道上面的公式展开后就变成了z (x1 * w1 x2 * w2 x3 * w3) b。 那么神经网络到底是如何利用这个公式来进行预测的呢下面我通过一个实例来帮助大家理解。
假设周末即将到来你听说在你的城市将会有一个音乐节。我们要预测你是否会决定去参加。音乐节离地铁挺远而且你女朋友想让你陪她宅在家里搞事情但是天气预报说音乐节那天天气特别好。也就是说有3个因素会影响你的决定这3个因素就可以看作是3个输入特征。那你到底会不会去呢你的个人喜好——你对上面3个因素的重视程度——会影响你的决定。这3个重视程度就是3个权重。
如果你觉得地铁远近无所谓并且已经精力衰竭不太想搞事情了而且你很喜欢蓝天白云那么我们将预测你会去音乐节。这个预测过程可以用我们的公式来表示。我们假设结果z大于0的话就表示会去小于0表示不去。又设阈值b是-5。又设3个特征(x1,x2,x3)为(0,0,1)最后一个是1它代表了好天气。又设三个权重(w1,w2,w3)是(2,2,7)最后一个是7表示你很喜欢好天气。那么就有z (x1 * w1 x2 * w2 x3 * w3) b (0 * 2 0 * 2 1 * 7) (-5) 2。预测结果z是22大于0所以预测你会去音乐节。
如果你最近欲火焚身并且对其它两个因素并不在意那么我们预测你将不会去音乐节。这同样可以用我们的公式来表示。设三个权重(w1,w2,w3)是(2,7,2)w2是7表示你有顶穿钢板的欲火。那么就有z (x1 * w1 x2 * w2 x3 * w3) b (0 * 2 0 * 7 1 * 2) (-5) -3。预测结果z是-3-3小于0所以预测你不会去会呆在家里搞事情。 预测图片里有没有猫也是通过上面的公式。经过训练的神经网络会得到一组与猫相关的权重。当我们把一张图片输入到神经网络中图片数据会与这组权重以及阈值进行运算结果大于0就是有猫小于0就是没有猫。
你平时上网时有没有发现网页上的广告都与你之前浏览过的东西是有关联的那是因为很多网站都会记录下你平时的浏览喜好然后把它们作为权重套入到上面的公式来预测你会购买什么。如果你发现你朋友电脑手机上的网页里面老是出现一些情趣用品或SM道具的广告那你朋友肯定是个性情中人。
上面那个用于预测的公式我们业界称之为逻辑回归这个名字有点奇怪大家记住就行了只是个名字而已。
最后再稍微提一下激活函数。在实际的神经网络中我们不能直接用逻辑回归。必须要在逻辑回归外面再套上一个函数。这个函数我们就称它为激活函数。激活函数非常非常重要如果没有它那么神经网络的智商永远高不起来。而且激活函数又分好多种。后面我会花好几篇文章来给大家介绍激活函数。在本篇文章的末尾我只给大家简单介绍一种叫做sigmoid的激活函数。它的公式和图像如下。 我们在这里先只介绍它的一个用途——把z映射到[0,1]之间。上图中的横坐标是z纵坐标我们用y’来表示y’就代表了我们最终的预测结果。从图像可以看出z越大那么y’就越靠近1z越小那么y’就越靠近0。那为什么要把预测结果映射到[0,1]之间呢因为这样不仅便于神经网络进行计算也便于我们人类进行理解。例如在预测是否有猫的例子中如果y’是0.8就说明有80%的概率是有猫的。
