前言

深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種可以通過觀測數(shù)據(jù)使計算機學(xué)習(xí)的仿生語言范例

深度學(xué)習(xí)：一組強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技術(shù)

? ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)目前提供了針對圖像識別，語音識別和自然語言處理領(lǐng)域諸多問題的最佳解決方案。傳統(tǒng)的編程方法中，我們告訴計算機如何去做，將大問題劃分為許多小問題，精確地定義了計算機很容易執(zhí)行的任務(wù)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要我們告訴計算機如何處理問題，而是通過從觀測數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，計算出他自己的解決方案。今天，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、語音識別和自然語言處理等許多重要問題上取得了出色的表現(xiàn)。

初識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人類的視覺系統(tǒng)是世界上最棒的系統(tǒng)之一，比如下列一串手寫數(shù)字：

【結(jié)果】：504192

? ? ? 大多數(shù)人都可以一眼看出它是504192。在我們大腦的每一個半球，都有主要的視覺皮質(zhì)V1V1，它包含了1.4億個神經(jīng)元，在這些神經(jīng)元之間有數(shù)百億的接觸。然而人類的視覺不僅僅包含了V1V1，而是一系列的視覺皮質(zhì)V1,V2,V3,V4,V5V1,V2,V3,V4,V5，逐步進行更復(fù)雜的圖像處理。我們大腦里有一臺超級計算機，通過數(shù)億年的進化，可以很好的適應(yīng)這個視覺世界。識別手寫數(shù)字并不容易，我們?nèi)祟愺@人地可以理解我們眼睛所看到的東西，但這些工作都是在我們不知不覺中就完成了，我們根本不知道我們大腦完成了多么負責(zé)的工作。

手寫體數(shù)字識別是圖像識別領(lǐng)域中一種常見的任務(wù)

? ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決這類問題通過不一樣的方式。思想是把大量的手寫數(shù)字作為訓(xùn)練樣本，然后生成一個可以通過訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用樣本自動地推斷出識別手寫數(shù)字的規(guī)則。此外，通過增加訓(xùn)練樣本的數(shù)量，該網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)到更多，并且更加準(zhǔn)確。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)

先解釋一下網(wǎng)絡(luò)中的各部分的專業(yè)術(shù)語。假設(shè)我們有一個網(wǎng)絡(luò)：

基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

? ? ? 最左邊的一層稱為輸入層，位于這一層的神經(jīng)元稱為輸入神經(jīng)元。最右邊的輸出層包含了輸出神經(jīng)元，本例只有一個輸出神經(jīng)元。中間的層被稱為隱藏層，因為這些神經(jīng)元既不是輸出也不是輸入。隱藏層聽起來很神秘，但是他其實就只意味著既不是輸入也不是輸出而已。上圖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中只包含了一個隱藏層，但是有些網(wǎng)絡(luò)有許多隱藏層，比如下圖的四層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，含有兩個隱藏層：

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

? ? ? 網(wǎng)絡(luò)中的輸入和輸出層一般都被設(shè)計的很簡單。比如：假設(shè)我們試圖識別一幅圖像是否是9，一個自然的方法就是將該圖片的灰度值編碼作為神經(jīng)元的輸入。如果這個圖片是64X64的灰度圖，那么我們的輸入神經(jīng)元就有64X64=4096個輸入神經(jīng)元，它的值隨著灰度在0到1里適當(dāng)?shù)淖兓?。輸出神?jīng)元只有一個，輸出的值小于0.5表示這個數(shù)字不是9，反之就是9.

? ? ? ? 雖然輸入輸出層的設(shè)計很簡單，但是隱藏層的設(shè)計卻是門藝術(shù)。我們不可能通過一些簡單的經(jīng)驗法則來總結(jié)隱藏層的設(shè)計過程。相反，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究人員已經(jīng)開發(fā)了隱藏層的許多的最優(yōu)設(shè)計規(guī)則，這可以幫助人們從他們的網(wǎng)絡(luò)中的到預(yù)期的行為。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建神器Tensorflow2.0 與 Pytorch

? ? ? ? 最初Tensorflow在1.x的版本上基于靜態(tài)圖的概念搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練的，那時相比Pytorch而言在調(diào)試上可謂是比較不便。2.0之后Tensorflow才將架構(gòu)轉(zhuǎn)向動態(tài)圖的理念。由于Pytorch的入門已比較容易，那接下來我們就使用Tensorflow2.0來創(chuàng)建一個簡單版深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

首先： Anaconda和TF2.0環(huán)境安裝

然后： 搭建一個一層卷積層，一層池化層，和2個全連接層的基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

shape為[32,32,3]的一張圖像作為輸入，進入一層自定義的Con2D卷積

上一層的輸出結(jié)果進入下一層自定義的平均池化層

對池化輸出做BN歸一化處理，并將所有特征進行展平

展平后結(jié)果進入兩個全連接層，最后得10分類的softmax輸出置信度概率矩陣

模型經(jīng)實例化后可被外部調(diào)用，按面向?qū)ο蠓▌t進行構(gòu)造和參數(shù)傳遞

最后： 打印一下該基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)信息：

可以清晰看出每一層的維度和尺寸信息，為None的地方代表未定義bitchsize

至此一個深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就搭建好了。經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比方說Resnet(18,34,50,101,152), MobileNet(v1,v2,v3)......等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)各不相同。可以使用遷移學(xué)習(xí)在tf.karas中找到已經(jīng)官方話的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模板，也可以自定義按上文索跡進行自我搭建。目的，都是一樣：對圖像中的特征信息進行提取，歸類。不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各自經(jīng)過千百次實驗，效果最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和輸入?yún)?shù)被篩選和保留下來用做后續(xù)AI任務(wù)和發(fā)展貢獻。