作者：宇信教育 祝森
眼下最熱門的ICT技術，人工智能絕對可以排在前列。
2016年谷歌Alpha Go與圍棋世界冠軍李世石上演"世紀人機大戰"，將人工智能（AI）的關注度推到了前所未有的高度，到如今隨處可見的刷臉支付、AI音箱、掃地機器人，以及各大頂級公司都在投入的無人駕駛研究，背后都有人工智能技術在做支撐。預計2025年，全球企業對AI的采用率將達86%。AI的崛起將深刻改變企業的業務模式和價值創造模式。
人工智能的底層模型是"神經網絡"（neural network）。許多復雜的應用（比如模式識別、自動控制）和高級模型（比如深度學習）都基于它。學習人工智能，一定是從它開始。
人為什么能夠思考？原因在于人體的神經網絡，其中思考的基礎是神經元，如果能夠"人造神經元"（artificial neuron），就能組成人工神經網絡，模擬思考。一直以來，科學家都希望模擬人的大腦，造出可以思考的機器。上個世紀六十年代，科學家提出了最早的"人造神經元"模型，叫做"感知器"（perceptron），直到今天還在用。
人工神經網絡，簡稱神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）：是由人工神經元互連組成的網絡，它是從微觀結構和功能上對人腦的抽象、簡化，是模擬人類智能的一條重要途徑，反映了人腦功能的若干基本特征，如并行信息處理、學習、聯想、模式分類、記憶等。
如圖，我們可以初步理解神經網絡模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。輸入可以類比為神經元的樹突，輸出可以類比為神經元的軸突，計算則可以類比為細胞核。
作為AI技術的底層技術，為什么神經網絡的提出已久，但近幾年才大放光芒？這是因為神經網絡等算法需要巨大算力來支撐。在2016年的那場人機大戰中，谷歌DeepMind公司共消耗了1202顆CPU和176顆GPU的計算資源，Alpha Go的浮點運算能力是1998年IBM深藍戰勝象棋冠軍時的3萬倍之多，所以當前超高的運算能力是支撐AI技術發展的重要推手。
人工智能目前最成熟的應用方向之一是圖像識別，它是實現如何讓機器理解圖像中的內容的AI技術，而其中神經網絡對圖像識別技術發展起到了突出的作用。
接下來我們通過一個簡單的例子來更好的理解神經網絡。
當一張圖片輸入到電腦中，它通常是一種三維數組的形式，第一維度我們通常稱為Height，第二維度我們稱為Width，這兩個維度構即圖像被計算機分割采樣的尺寸，也就是通常所說的分辨率（如一張分辨率為1920*1080的圖像，表示這幅圖像是由1920*1080個點組成），第三維度稱為Channel也就是通道，通常以RGB作為通道，表示圖像每個劃分的點的色彩，也就是他們分別在紅，綠、藍三原色域上的取值，如下圖：
我們的任務是，搜集大量相關的照片（即有些圖片是貓，有些不是貓，比如是小狗），并對已知照片的結果做標記（這個動作也叫打標簽）：是貓的圖片記做1，不是貓的記做0，如下圖。
讓計算機識別已有標簽圖片的信息，建立一套識別模式，再用這套識別模式判斷新輸入的圖片是不是貓，這就是一個簡單的圖像識別問題。
到此我們可以將上述任務轉化為：對一批三維數組進行層層計算、轉換、壓縮，最終輸出每個三維數組是0或1的過程，而神經網絡就是完成這個過程的計算模型之一，也是目前比較出色的。
一個典型的神經網絡模型包含有輸入、輸出，以及中間代表計算功能的隱藏層，如下圖，圖中各個層級之間的關系用箭頭線表示，稱為"連接"，每一個連接都代表計算過程中的一個權重與偏差，也就是模型的參數。
結合上圖我們繼續概括下神經網絡算法進行圖像識別的過程：每個圖像對應的三維數組在計算機中被處理成數字矩陣，也就是特征矩陣，也可以看成是一系列的向量（矩陣的每一行或每列可以看成一個向量），這里簡化為只有三個向量X1，X2，X3作為輸入特征，它們們被當作神經網絡的輸入層。輸入層后面是隱藏層，由一個個神經元構成，它們代表著獲取的信息。最后一層是輸出層，一般是用來產生預測值的，此任務中輸出的是一個0或者1。其中每個"連接"是通過樣本特征矩陣和權重矩陣進行矩陣相乘，然后加上偏差形成的，并且也是下一層的輸入。
此時我們可以進一步總結上述任務：一個圖片是否是貓的識別問題，其實就是訓練一個好的神經網絡，訓練的意思就是讓權重和偏差的值不斷調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。
接下來我們來說明神經網絡算法是如何讓計算機訓練出"一套"好的權重和偏差的。首先我們來了解下神經網絡中神經元是如何形成的。
我們用X代表輸入層，也就是x1、x2、x3構成的特征矩陣，用W代表權重矩陣，用b代表偏差，前面講過我們通過樣本特征矩陣和權重矩陣進行矩陣相乘WX，然后加上偏差b（參數值）形成每一個"連接"， 用z代表矩陣相乘加上偏差的結果，即z=WX+b，這樣的線性組合結果只能劃分線性關系，而現實世界轉化來的分類問題大多是非線性的。因此神經網絡中引入激活函數的概念，實現對非線性問題的劃分，這樣極大的擴充了神經網絡的分類能力。
我們展示一個常用的激活函數：sigmoid函數，如下圖表示的是sigmoid函數對輸入變量X在[-6,6]區間上的映射。
激活函數基本上都是非線性的，如果沒有激活函數會發生什么呢？
線性組合z=WX+b其實就是在多維空間（X有多少個特征，多維空間就是多少維）里切一刀，如下圖，我們無法通過線性切割把二維空間不同的兩類標識分開，引入激活函數就相當于將z=WX+b再進行一次非線性轉化，形成一個曲線，把這個多維空間里的樣本點進行分割。
實際中的神經網絡的每一個神經元都是由線性函數和激活函數構成。如下圖。
我們再用σ代表激活函數，α帶表了經過激活函數處理的矩陣，則每一個神經元的形成過程可以表示為下圖：
神經網絡的訓練過程就是一個個神經元形成的過程。
我們把隱藏層比較多（大于2）的神經網絡叫做深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN），深度學習，就是使用深度神經網絡架構的機器學習方法。通常來說隱藏層越多，我們分類的效果就越好（但計算量也更大）。如下圖表示隱藏層越多，形成的非線性劃分效果越精準。
最后我們來揭示計算機是如何訓練一個個神經元的，也就是確定神經元的權重W和偏差b值的過程。初始化時隨機指定一些w和b的值，不斷讀取打過標簽的圖像輸入模型，就可以對w和b進行校正。
隨機初始化一般不會有多好的表現，我們需要選擇一個損失函數L，它表示當前每一次迭代計算中目標輸出與實際輸出之間的誤差，是關于W和b作為的函數，也是評價模型訓練好壞的標準。
自然地，損失函數的值越小表面該模型的效果越好，所以神經網絡的訓練過程，就轉化為的求解該損失函數L的一組解（W和b）,使其達一個比較小的值的過程，而這一組得出的解就是最終的神經網絡的參數值W和偏差b。找到了神經網絡中的全部參數w和b，也就形成了一個明確的神經網絡模型。
那么怎樣求得損失函數的最小值以及其對應的w和b呢？這其實是一個解方程組的過程，計算機通常是如何求解方程的呢？核心思想是迭代，當前主流的迭代方法是梯度下降。
梯度下降方法的主要思想：想象你在一個山峰上，在不考慮其他因素的情況下，你要如何行走才能最快的下到山腳？當然是選擇最陡峭的地方，這也是梯度下降法的核心思想：它通過每次在當前最陡峭的方向向下"邁"一步，來逐漸到達山腳。
數學上，梯度指向函數增長最快的方向，可以通過對損失函數求導獲得。這個最陡峭的方向，就是梯度向量的負方向。
損失函數對應的所有取值結果可以看成一個多維空間中的"山體表面"（也就是有權重W和b作為自變量與輸出結果一起構成的多維空間曲面），讓損失函數沿著負梯度的方向進行搜索，不斷迭代更新參數，最終使得損失函數最小化。
如上圖所示，那么現在模型的訓練問題就變為：明確自己現在的位置（可能是任意位置），然后求梯度，然后沿著與梯度相反的方向去走，一步一步下降直到接近最小值，最終找到這個曲面上的最小值，同時就找到了對應曲面最小值的位置坐標（也就是w和b的值），也就獲得了整個神經網絡的全部參數，這樣一個神經網絡就訓練完成，接下來我們可以輸入新的圖片，通過這個神經網絡來輸出結果0或1，即圖片是否是貓這樣一個識別問題了。
如上就是給大家介紹的神經網絡的基本知識，包括神經網絡的定義，關鍵概念和形成過程，希望大家能夠共同進步，體會人工智能的奧妙。
作者簡介
祝森，華為授權培訓合作伙伴宇信教育講師，具有豐富的教學和項目經驗，曾開發人臉識別、物體檢測、大數據電商平臺等項目，對人工智能，智能計算，鯤鵬，大數據技術有較深的理解。
