前言

c

在这一文章中，将尽可能简单易懂地解释这些概念：深度学习，人工神经网络，卷积神经网络，梯度下降等。

什么是深度学习？

简单来说，它就是从例子中学习。

从非常基础的层面上说，深度学习是一种机器学习技术，它教计算机通过层过滤输入（图像，文本或声音形式的观察），以学习如何预测和分类信息。

深度学习的灵感来自人类大脑过滤信息的方式。

本质上，深度学习是机器学习系列的一部分，它基于学习数据表征，而不是特定于任务的算法。深度学习实际上与认知神经科学家在90年代早期提出的关于大脑发育的一系列理论密切相关。

就像在大脑中，或者更确切地说，在90年代由研究人员提出的关于人类新皮层发展的理论和模型中，神经网络使用分层过滤器的层次结构，每个层从前一层学习并且然后将其输出，传递给下一层。

深度学习试图模拟新皮层中神经元层的活动。

人类大脑中，大约有1000亿个神经元，每个神经元与大约10万个神经元相连。从本质上说，这就是我们想要创造的，在某种程度上，这对机器来说是可行的。

深度学习的目的是模仿人类大脑的工作方式。这在神经元，轴突，树突等方面意味着什么？嗯，神经元有胞体，树突和轴突。来自一个神经元的信号沿着轴突传播并转移到下一个神经元的树突。传递信号的那个连接被称为突触。

神经元本身是没用的，但是当拥有很多神经元时，它们会共同创造一些“魔法”。这就是深度学习算法背后的想法！你可以从观察中获得输入，将输入放入一个创建输出的图层，该输出又成为下一个图层的输入，依此类推。这种情况反复发生，直到最终输出信号。

因此神经元（或节点）获得信号或信号（输入值），其通过神经元，并传递输出信号。将输入层视为你的感官：看到的东西，气味，感觉等。这些是单次观察的自变量。此信息分为数字和计算机可以使用的二进制数据位（你需要对这些变量进行标准化或规范化，以使它们处于相同的范围内）。

输出值可以是怎样的？它可以是连续的（例如，价格），二进制的（是或否）或分类（猫，狗，驼鹿，刺猬，树懒等）。如果它是分类的，你想要记住你的输出值不仅仅是一个变量，而是几个输出变量。

另外，请记住，输出值始终与输入值中的相同单个观察值相关。例如，如果你的输入值是观察一个人的年龄，工资和车辆，那么输出值也会与同一个人的同一观察结果相关。

那么突触呢？每个突触都获得分配的权重，这对人工神经网络（ANN）至关重要。权重是人工神经网络学习的方式。通过调整权重，ANN决定信号传递的程度。当训练网络时，你将决定如何调整权重。

神经元内部会发生什么？首先，将它得到的所有值相加（计算加权和）。接下来，它应用激活函数，该函数是作用于该特定神经元的函数。由此，神经元理解它是否需要传递信号。

这个过程重复了数千到数十万次！

我们创建了一个人工神经网络，其中有输入值（我们已经知道的和我们想要预测的内容）和输出值（我们的预测）的节点，在这些节点之间，有一个（或多个）信息传播的隐藏层，在它到达输出前传播。这类似于你通过眼睛看到的信息被过滤后理解，而不是直接进入大脑。

深度学习模型可以是有监督的，半监督的和无监督的。

有监督的学习

你对心理学感兴趣吗？这本质上是概念学习，基于每个对象/想法/事件都具有公共特性的信念，你了解了什么是概念（例如对象、想法、事件等）。

这里的思想是，可以向你展示一组带有标记的示例对象，并学习根据你已经看到的内容对对象进行分类。你简化了已经学过的东西，把它压缩成一个例子的形式，然后你把这个简化的版本应用到以后的例子中。我们称之为从例子中学习。

简而言之，有监督的机器学习是学习一个函数的任务，该函数基于示例输入-输出对，将输入映射到输出。它适用于由训练样例组成的标记训练数据。每个示例都是一对由输入对象（通常是向量）和你想要的输出值（也称为监控信号）组成的对。

你的算法监督训练数据并生成推断函数，该函数可用于映射新示例。理想情况下，该算法将允许你对以前从未见过的示例进行分类。

基本上，它会查看带有标记的东西，并使用它从标记中学到的东西来预测其他东西的标签。

分类任务往往取决于监督学习。这些任务可能包括：

检测图像中的面部，身份和面部表情

识别图像中的物体，如停车标志，行人和车道标记

识别垃圾邮件

识别视频中的手势

检测语音并识别录音中的情绪

识别发言人

语音转文本

半监督学习

这个更像是你从父母明确告诉你（有标签的信息）与你自己学到的没有标记的东西相结合。半监督学习与监督学习的作用相同，但它能够利用有标记和未标记的数据进行训练。

在半监督学习中，你经常会查看大量未标记的数据和一些标记数据。有许多研究人员发现，这个过程可以提供比无监督学习更高的准确性，而无需标记数据花费的时间和成本。有时标记数据需要熟练的人来做转录音频文件或分析3D图像，这可能会使创建完全标记的数据集非常不可行，尤其是使用大量数据集的深度学习任务。

半监督学习可以被称为转导（推断给定数据的正确标签）或归纳（推断从X到Y的正确映射）。

为此，深度学习算法必须至少做出以下假设之一：

彼此接近的点可能共享标记（连续性假设）

形成集群的数据和聚集在一起的点可能共享一个标记（集群假设）

数据位于比输入空间更低的流形维度上（流形假设）

无监督学习（又名Hebbian学习）

无监督学习涉及学习数据集中元素之间的关系，并在没有标记帮助的情况下对数据进行分类。这可以采用许多算法形式，但它们都具有通过搜索隐藏的结构，特征和模式来模拟人类逻辑以分析新数据的相同目标。这些算法可以包括聚类（Clustering），异常检测，神经网络等。

聚类本质上是检测数据集内的相似性或异常，并且是无监督学习任务的一个很好的例子。通过比较文档，图像或声音的相似性和异常，聚类可以产生高度准确的搜索结果。它能够准确地检测异常和异常行为，对于安全和欺诈检测等应用非常有优势。

回到深度学习

深度学习架构已应用于社交网络过滤，图像识别，金融欺诈检测，语音识别，计算机视觉，医学图像处理，自然语言处理，视觉艺术处理，药物发现和设计，毒理学，生物信息学，客户关系管理，以及许多其他领域和概念。深度学习模型无处不在！

当然，还存在许多深度学习技术，如卷积神经网络，递归神经网络等。

深度学习和人工神经网络

现代深度学习架构大多数基于人工神经网络（ANN），并使用多层非线性处理单元进行特征提取和转换。每个连续层使用前一层的输出作为其输入。他们学到的东西构成了一个概念层次结构，每个层次都学会将其输入数据转换为抽象和复合的表征。

这意味着对于图像，例如，输入可能是像素矩阵，而第一层可能编码边框并组成像素，然后下一层可能排列边，再下一层可能编码鼻子和眼睛，然后可能会识别图像包含人脸……虽然你可能需要进行一些微调，但是深度学习过程会自行学习将哪些特性放置在哪个级别。

深度学习中的“深层”只是指数据转换的层数（它们具有实质的CAP，即从输入到输出的转换链）。对于前馈神经网络，CAP的深度是网络的深度和隐藏层的数量加1（输出层）。对于递归神经网络，一个信号可能会在一个层中传播不止一次，所以上限深度可能是无限的。大多数研究人员认为深度学习CAP depth >2。

卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是最流行的神经网络类型之一。CNN使用输入卷积来学习输入数据的特性，并使用2D卷积层，这意味着这种类型的网络非常适合处理2D图像。

CNN通过从图像中提取特征来工作，这意味着无需手动特征提取。这些特征没有经过训练，当网络训练一组图像时，它们重新学习，这使得深度学习模型对于计算机视觉任务非常准确。CNN通过数十或数百个隐藏层进行特征检测学习，每一层都增加了学习特征的复杂性。

循环神经网络

卷积神经网络通常用于处理图像，而循环神经网络（RNN）用于处理语言。RNN不只是将信息从一个层过滤到下一个层，它们具有内置的反馈回路，其中一层的输出可能被反馈到它之前的层中。这实际上为网络提供了一种记忆。

生成对抗性网络

在生成对抗性网络（GAN）中，两个神经网络互相竞争。生成器网络试图创建令人信服的虚假数据，而鉴别器试图分辨虚假数据和真实数据之间的差异。

在每个训练周期中，生成器在创建假数据方面做得更好，鉴别器在识别假数据方面做得更好。通过在训练中让两者相互竞争，两种网络都得到了改善。

深度学习的未来

深度学习的未来充满了潜力。关于神经网络最显著的是它能够处理大量不同的数据。现在，我们生活在一个先进的智能传感器时代，这一点变得越来越重要，每时每秒都会收集到大量数据。

目前，我们每天都会生成庞大的数据。虽然传统计算机难以从如此多的数据中得出结论，但随着数据量的增加，深度学习实际上变得更加高效。神经网络能够在大量的非结构化数据中发现潜在的结构，例如原始媒体，它包含了世界上大多数数据。