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看懂这十步,8岁的小朋友都能理解深度学习

发布时间:2019-09-22 03:47 所属栏目:[经验] 来源:佚名
导读:在对技术毫无了解的人看来,人工智能是什么? 《流浪地球》里的AI语音助手MOSS么?还是《终结者》里的天网? 如果对当今人工智能的主流技术深度学习没有了解,可能真的会有人觉得,当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。 那么,如何用最浅

在对技术毫无了解的人看来,人工智能是什么?

《流浪地球》里的AI语音助手MOSS么?还是《终结者》里的天网?

如果对当今人工智能的主流技术——深度学习没有了解,可能真的会有人觉得,当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。

那么,如何用最浅显的方式,给大众解释什么是深度学习呢?

法国博主Jean-Louis Queguiner撰写了这篇《给我8岁的女儿解释深度学习》,以用深度学习技术搭建识别手写数字的神经网络为例,用清晰的方式,解释了深度学习的原理。

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这些数字每个人的写法都不一样,要如何让计算机判断出这些手写体数字是几呢?

1、和数数一样简单

首先,考虑到0~9这十个数字,本身也是存在各种笔画的,那我们就拆解开来,看每个手写体数字里,有多少横竖撇捺,曲折弯弯。

左边竖着的一列是是个数字,上方横着的红色字符则是拆解出来的笔画,用这个表格,来统计每个字符里有多少个相应的笔画。

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现在,我们来写一些新的数字,然后数一数,这些新写的数字里,有多少个红色的笔画,和上方的表格对比一下,就能判断出这些新写的数字是几了。

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比如,第一个数字里,有一个“ / ”,一个“丨”,我们发现有这种特征的,是“1”这个数字,而且完全符合,那第一个数字就是“1”。

第二个数字,上下左右半圆各有2个,另外还有一个“ / ”,一个“丨”,总共10个笔画。比较之下,会发现上表中的数字“8”有8个笔画符合,数字“9”有6个笔画符合,那么这第二个数字就是“8”。

看懂这一步,那恭喜你已经搭建了世界上最简单的识别手写数字神经网络。

2、图像即矩阵

矩阵这个概念,大部分8岁的小学生肯定是没学过的,可以简单的理解为一串横竖的格子里,每个放一个数。

对于计算机来说,每张照片都是细微的像素组成的,这些像素排列成矩阵格子,每个格子一个颜色,拼起来便是一副图像。

比如这些红红绿绿的格子,你缩小来看,原来是一张草莓图片的一部分。

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而颜色,对于计算机来说,正是用数表示的,草莓图片中彩色的颜色是红绿蓝三种色光,各自有一个数,总共三个数;而手写数字都是黑白的,只要一个数,0表示纯黑色,255表示纯白色,两者中间的数则是灰色,数字越小颜色越深,数字越大颜色越浅。

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所以,看这个手写数字,一共28行28列,784个像素格子,没有笔画的黑色格子就是0,有笔画的部分,笔画中心是更浅的白色,数字在一两百左右,笔画边缘则是灰色,数字只有几十,这就构成了这个手写数字的矩阵。

3、卷积层:找到笔画轮廓

现在,我们知道了图片的每个像素格子都是数字,但如何找出这些数字中的笔画呢?

深度学习的神经网络是有许多许多“层”组成的,找轮廓这一步需要用到卷积层,本质上就是在前面用数字表示的图像上加一个过滤器,把没有笔画的部分过滤掉,留下有笔画的部分。

过滤器就像下面这个玩具一样,识别出图案的轮廓,如果轮廓匹配,就可以放进盒子里,轮廓不匹配,那就放不进去,三角形的过滤器匹配三角形的木块,正方形的过滤器匹配正方形的木块

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4、独立过滤

过滤器过滤的过程就像这张动画一样,每一次扫描都是独立的,所以可以同时进行许多次扫描,每次扫描互不干扰。

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5、重复卷积

前面的过程,是我们的手写数字图像被多个过滤器过滤,但是为了提高准确性,只要把前一次过滤的图像再拿来过滤就好了,用的过滤器越多,过滤的次数越多,结果越准确。

而且,由于手写的数字并不像玩具中的三角形、五角星一样规整,每个人写数字“8”都可能写成不同的样子,因此笔画的布局都不一样。

为了让过滤出来的笔画更清晰,需要不断创建新的过滤器,直到过滤器被精确到我们前面看到的那些红色横竖撇捺半圆的形状。

6、卷积:乘法和加法

但过滤中具体的扫描过程是怎样的呢?

涉及到卷积运算,比如下图,左边是一张8×8的图像,中间是一个3×3的卷积滤波器,3×3的格子在8×8的图像上逐一移动,挨个进行卷积。

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这里,需要告诉大家卷积是怎样算的。比如上图,左边的3×3格子的左上角是3,中间卷积过滤器的左上角是-1,那就需要把3和-1乘起来,得到-3。以此类推,同一位置的两个数相乘,得到9个乘积,再把9个乘积加起来,得到-3,就是卷积的结果。

当然,图上这个例子中涉及了负数,如果小朋友还没有学会负数的运算,可以先不要理它,当做一个整数就好啦。

7、池化层:把图片变小,易于总结

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