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深度学习简介

一.简介

经过了对传统的机器学习算法的一些学习之后，查了一些关于深度学习的资料。网上对于深度学习的概念往往比较抽象，难以理解。毕竟在现实当中，人工智能，机器学习，深度学习经常性的被人同时提及，这三个到底是什么关系？深度学习又是啥？

关于这个问题，其实应该从人工智能开始说起。人工智能其实早在20世纪50年代就提出来了。但当时，或者由于没有什么好的算法，而且，即使有算法，以当时的计算机算力，硬件水平还有稀少的数据量也很难实现。

但是，步入21世纪之后，随着计算机硬件的水平越来越高，网络技术的飞速发展带来的数据的爆炸式增长。很多算法的实现已经具备了条件。在这个时候，“机器学习”以及“深度学习”开始越来越多的被人提及。

机器学习是实现人工智能的一种方式

至于说机器学习，其实这个也不是什么新概念，早在人工智能被提出的时候，机器学习这个名词就已经存在了（1950年，传奇人物阿兰-图灵就提出过要建造一个学习机器）。而当中的很多数学理论，其实早在牛顿的那个时代就已经提出了。 机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。它直接来源于早期的人工智能领域，包含一些传统的算法，比如我们之前学的k-近邻，线性回归，决策树、聚类、贝叶斯分类、SVM、提升算法等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）等。

深度学习是一种实现机器学习的方法

实现机器学习的方式其实有很多。深度学习只是其中的一个。但是，随着算力的提升，硬件的不断升级，深度学习开始越来越多的被使用。 深度学习的一个核心概念，就是“神经网络”。知道什么是神经网络，对于理解整个深度学习的逻辑有很重要的作用。

那么，人工智能，机器学习，深度学习到底是什么关系呢？

我们直接看这个图： 是不是很清晰明了呢？

二.深度学习的核心——神经网络

2.1什么是神经网络

关于这个神经网络这个词，听起来很高大上，但实际上，它直观上并不复杂。我们以逻辑回归为例，通过对逻辑回归的学习，我们知道，逻辑回归主要是处理二分类问题，一个线性方程，代入到一个Sigmoid函数当中，就是逻辑回归的核心要点。那么，我们把多个逻辑回归进行组合呢？比如说像下面这个图：

在这个图中，每一个箭头都代表传入的权值，正方形代表截距。以左上角的为例，其实就相当于： $$sigmoid(w_1{x}_1+w_2{x}_2+w_3{x}_3+b)$$

每一个红框都代表上面这个形式的算法。这样的算法像上面这个图这样组合在一起，就形成了一个“神经网络（Neural Network）”，而每个画红框的，都是这个神经网络当中的“神经元（Neural）”。

2.2 神经网络到底是怎么运作的？

我们先看一幅图：还是以逻辑回归为例。

这幅图，箭头为w值（权值）,圆形代表Sigmoid函数，正方形代表传入的截距。同时，别忘了Sigmoid的函数表达式如下： $$f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$$

我们从最左边开始，输入了x1 = 1, x2=-1，然后我们代入到w1x1 + w2*x2 + b，就是11 + (-2)*(-1) + 1 = 4，然后把z=4代入到Sigmoid函数进行计算，就是0.98

而0.98下方的那个，也是相同的办法x1=1,x2=-1,权值为-1,1，截距是0，于是w1x1+w2x2+b = (-1)*1 + 1*(-1) + 0 = -2，然后把-2代入到Sigmoid函数，就是0.12

这样，就形成了对下一个神经元传递的新的输入值：x1 = 0.98, x2 = 0.12,再按照相同的办法计算，直到算到最后。

原理很简单，但是在表示上，人们为了方便，通常会采用矩阵的形式，还是用上面这个例子。比如说：

上面这个图，只是一个很简单的神经网络，现实当中的神经网络往往会很复杂，层数也会很多。而且，也不仅仅局限于逻辑回归。为了区分输入，中间部分，以及输出最终数据的部分，又引入了“输入层”，“隐藏层”，“输出层”的概念。其实，这几个概念很简单，只需一幅图，就明白了：

而所谓的“深度学习”当中的“深度”，其实就是指隐藏层（Hidden Layers）到底有多少层。 至于输出层(Output Layer)这地方也不一定是逻辑回归，你可以是Softmax，你也可以是其他任何一个机器学习算法。根据现实需要而定。

三.深度学习的步骤

整体而言，分为三步骤，且在SKLearn当中，体现的并不明显。但是在TensorFlow以及PyTorch当中，体现的比较明显。

3.1 构建神经网络

其实就是2.2的那部分内容。这当中还有几个重要问题，比如说：神经网络的架构到底该如何设计。在深度学习当中，有两个很重要的结构：循环神经网络（RNN）以及卷积神经网络（CNN）

3.2 数据拟合

对于这个步骤，有些地方翻译成：goodness of function。其实说白了，就是说，让模型更加接近于真实情况。在机器学习当中，我们知道最常用的方式其实就是针对损失函数进行梯度下降。这个是最行之有效的方式。

那么，神经网络当中的损失函数是什么呢？

这幅图当中，当中的L1,L2, ……, LN其实就是每一个属性输入进入网络，经过运算之后的损失函数。那么整个神经网络的总损失函数又是什么呢？其实就是这些小的损失函数的加和。 $$L=\sum _{i=1}^N{l}_i$$ 对这个L，进行梯度下降，就是最直接的一种方法。在这个过程当中，一个很重要的方法务必知道：

3.3 选出最佳的模型

模型好，则用之，模型不好，就要回去重新调整，从3.1步骤，再来一次。那么，模型该如何优化和调整呢？整个过程大体如下所示：

至于说上面这个图左半部分分别都是什么，具体可以看看这个文章：

四.神经网络的大致框架

这个大致框架如下所示。

和机器学习差不多，深度学习也有两大核心问题：Regression（回归问题：即通过若干个特征来预测一个结果，比如说，我根据这几天的湿度，气温，气压等数据，预测明天会不会下雨）和Classification（分类问题：这个又分为二分类，多分类问题）

但实际上，基于这两个大问题，深度学习还要继续扩展。比如说：机器能不能自我学习呢？这就是seq2seq(应用于RNN：循环神经网络)以及Gan（应用于CNN：卷积神经网络）的意义所在。机器要学会“生成（Generation）”。而RNN和CNN是两个最基本的神经网络架构。

在机器学习当中，按照学习方法，分为两大类别：监督学习，以及非监督学习。而在深度学习当中，进行了进一步的细化：监督学习（Supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。

监督学习：有目标的。比如说把棋谱输入，根据棋谱上的说明，来确定下一步怎么走

强化学习：机器自己跟自己下棋，不断的测试，自我学习。这个其实属于非监督学习。

同时，深度学习有一些前沿的研究：

• Explainable AI：比如说，机器把一个图片识别成了狗，那么他为什么是狗，机器能做出合理的解释吗？

• Adversarial Attack：这个更多是出于安全考虑。比如说，人脸识别系统。偏偏有人利用某些黑客技术，给人脸故意加上某些噪点。你还怎么识别呢？

• Network Compression：海量的数据识别，能否利用一个手机就能自学习呢？

• Anomaly Detection：更多的是用于图像识别。核心问题是：机器人是否能判断自己并不知道某个东西。比如说，经过训练，机器学会识别猫，狗，鸭子等。突然有人搞了一个鸭嘴兽的图片上去，机器人能不能立刻答复：我不知道这个是什么，而不是把鸭嘴兽判断成一个鸭子。

• Transfer Learning：最简单的文字识别，往往用的是白字黑底，即：对比度非常大，所以识别率很高。如果底子是花花绿绿的呢？还能准确识别数字吗？

• Meta Learning：让机器具有学习能力。而且不是简单的自己跟自己下棋那么简单。而是：机器能不能有属于自己的一套学习方法呢？这样，他就能真正的像人一样学习（把人的经验，直觉也能学来）。比如说：打游戏。对于一般的人类而言，很快就会学会如何玩一个游戏。但是对于机器来说，往往很吃力。

• Life-Long Learning：让机器能够终身学习。不断学习新事物，能最后变成一个终结者？

五.如何理解“深度”

深度学习的英文：Deep Learning，这当中的Deep，其实说的就是隐藏层的层数。我们通过第二部分的最后一张图，发现，其实一个Layer当中，可以有许多神经元。我们可否不增加隐藏层的层数，而是去增加每一个隐藏层的神经元个数，用这个方法来提升算法的精度呢？

其实，早些时候，真有一个观点认为：对于任何一个连续型数据，一层隐藏层就可以了。

但事实证明，深度也同样重要。为什么？因为现在人工智能要处理的问题往往很复杂，单一依靠某一个算法就去解决，基本不可能。这个时候，每一个Layer就承担了另外一个作用：模块化。 即：我第一个隐藏层，可以单一处理一件事情，第二个隐藏层，我去处理另外一个问题……把一个大问题，分成若干个小问题，然后每一个小问题再用对应的Layer去处理。这样往往会加大处理效率。

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