深度学习for小白

什么是深度学习?为什么它能这么牛?它的最新发展趋势是什么?J小白会用傻瓜语言给你娓娓道来。最近人工智能真的是碉堡了,从2016年初的Alpha狗大战世界围棋冠军,到年末的人工智能读唇专家,再到2017年初Master碾压所有人类围棋高手。而所有这些突破背后实际上都是深度学习技术在撑腰。本次小白将用浅显易懂的语言结合最火的人工智能案例为你剖析深度学习的原理。

讲师:   集智妹子

课程全部讲稿:


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大家好,我是J小白,来自集智AI学园。集智AI学园是集智俱乐部孕育的一个创业项目,主要目标就是向大众普及人工智能方面的前沿科技知识。在接下来的10几分钟时间内,你将了解什么是深度学习,它能干什么,以及它的前沿发展趋势如何。


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听说,最近人工智能碉堡了!随着年初的一场举世瞩目的人机大战,人工智能Alpha狗最终以4:1的大比分完胜人类,人工智能突然变成了一个非常火热的概念,各大媒体争相报道。那么,人工智能真的那么牛吗?是不是媒体的炒作过头了?


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J小白告诉你,人工智能在最近真的有了突破,比如,在人脸识别这个任务上,机器的准确度已经超过了人类,这使得我们马上就可以进入刷脸验证身份的阶段。


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前不久,谷歌又爆料称,在读唇方面,人工智能再次完胜人类专家。现在的人工智能可以通过查看你的嘴形而猜测出你在说什么话,而且准确度高达40%多。而人类读唇专家的成绩仅仅有20%。


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有的人说,不管人工智能有多厉害,它永远不可能具有创造性。但是,下面的这幅作品恰恰就是人工智能的艺术创作。人工智能甚至可以学习人类艺术大师的绘画风格,将梵高的星空这种特殊的画风应用到一张普通的风景画上就创造了这幅作品。


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所有这些眼花缭乱的进展背后有一个隐藏在幕后的真正高手,这就是深度学习。可以说,深度学习的崛起才使得人工智能迈上了历史的新台阶。


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那么,什么是深度学习呢?


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小白告诉大家:深度学习就是一种机器学习算法。


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这不是废话吗,什么又是机器学习呢?


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请您稍安勿躁,让我们来看这样一个猜数的小游戏:

请你根据前面四个数,尝试发现背后的规律,并猜测出?对应的数字是多少?


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没错,应该是30。

根据前四个数,我们不难发现这样的规律。后一个数减去前一个数刚好是4,6,8,10,所以最后一个数应该是30。


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那么,你刚才所做的其实就是在执行一个机器学习的算法。


所谓的机器学习就是一种机器自动从数据中找规律的算法。


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那么,什么是深度学习呢?

深度学习就是一种从海量的大数据中提取深层次规律的机器学习算法。

请注意,这一页比上一页多了两个字:一个是大,一个是深。


实际上,早在2006年,深度学习在技术上就实现了突破。在那个时候,互联网,特别是移动互联网上已经积累了大量的人类行为数据,如何利用、开发这些数据成为了至关重要的问题。于是,沉睡多年的人工神经网络技术开始崛起,最终成为了一种主流的方法,这就是深度学习。


因此,从另一个角度说,深度学习是海量的大数据与深层的人工神经网络技术的联姻。


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那么什么是人工神经网络呢?

当我们打开脑壳,钻进那些粘糊糊的脑浆,用显微镜进行透视,就会进入一个另类的宇宙


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在这里,大大小小的类似蜘蛛一样的东西被长长的细丝连接着。这些蜘蛛一样的东西就是神经元细胞,而细丝就是连接神经元细胞的树突。当我们思考的时候,神经元就开始放电,电火花会沿着树突链接传递到其它的神经元细胞,并引发新一轮的放电。很难想象,整个复杂的动态过程就构成了我们人类的思考。


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科学家们将这样的神经元网络以及放电的过程进行高度的简化、抽象和模仿,就提出了人工神经网络模型。在这里,圆圈代表神经元细胞,连线代表树突。


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那么,人工神经网络是如何工作的呢?

通常情况下,人工神经网络由输入、中间和输出三层神经元细胞构成,由神经网络支配的机器人可以进行决策和行动。


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假设,机器人的右眼接收到了一个红色的光信号,那么输入层的某个神经元就可能被激活,从而引发放电。


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电脉冲沿着链接开始传导,从而激活中间层的两个细胞


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进一步,中间层细胞释放的电火花会沿着链接传导,从而激活了输出层的上面这个细胞。于是,机器人举起了左手。


从输入到输出,机器人完成了一次决策和动作的输出。


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接下来,人工神经网络还会自动进行学习。根据输出信息的正确与否,它会自动调节每条连边的粗细程度。


就这样,我们可以用大量的数据来冲刷这个人工神经网络,网络不断地调节连边的粗细,从而逐渐记住数据中的隐含信息。那么,神经网络所指导的机器人的动作也会越来越符合我们的要求。


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接下来,就让我们来看看什么是深度人工神经网络

所谓的深度就是指中间层的层数。据说,现在最深的人工神经网络已经达到了数百层。那么,我们为什么要加深人工神经网络的层数呢?这是因为,网络的层数越多,那么它能解决问题的复杂度也会越高。


例如,如果我们希望人工神经网络解决手写字母的识别问题,可能仅仅需要2到3层神经元就可以了;而如果我们希望网络解决复杂的读唇术,根据人们嘴唇的动作猜测出他说的什么话,那就需要数十甚至上百层神经元。


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更有意思的是,经过学习之后,不同层次上的连边,会存储数据中不同级别的信息。低层连边存储细节信息,高层连边存储了高度抽象的信息。


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比如,如果我们让深度人工神经网络读取大量的图片。


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那么,在完成学习后,我们发现低层的连边存储了图像中的局部信息,例如物体的边缘和棱角


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而中间这一层,存储了那些由边缘和棱角组合出来的局部信息,例如人的眼睛、鼻子等器官


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而更高层的连边则会存储高级概念,例如不同样子的人脸。


由此可见,网络的不同层次的连边会提取数据中不同尺度的信息。从左到右,从局部到整体,深度人工神经网络可以提取尺度越来越大的信息。最终,整个网络就能完成高精度的人脸识别了。


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好,讲述完了深度学习的原理,就让我们来看看现在深度学习究竟有多厉害了

首先,2011年,Google X实验室创造了一个深度神经网络,它可以在海量的utube视频中自动学习并提取概念。最终,网络学到了什么?


没错,就是这张恐怖的猫脸。很快,各大媒体开始争相撰文,报告称机器自发地学习出了“猫”。深度学习技术也从此开始走红。


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配备了深度学习技术之后,人脸识别准确度就在不断地提升。现在,机器在人脸识别上面的准确度已经高达了99.7%,远超过人类的识别准确度:97.6%。所以,刷脸技术已经日臻成熟,现在的支付宝已经可以直接刷脸,不用输入密码,也能验证身份了。


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另外,深度学习也让机器在理解人类语言方面也有了长足的进步。现在的机器翻译已经接近了人类翻译水平。更让人吃惊的是,机器现在可以做阅读理解了。如果你参加过英语考试,就一定会对阅读理解题目耿耿于怀,而现在的机器已经可以像人类一样应付这类问题了。阅读一段文字后,它就可以回答出文字相关的问题。据说,未来的人工智能将可能通过高考。


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更厉害的是,深度人工神经网络还可以进行迁移和嫁接。这是什么意思呢?

比如,我们有两个人工神经网络,它们都是已经被训练好,可以执行任务的了。那么,我们可以把网络从中间切开,并将上面的网络的左部分,和下面网络的右部分连接到一起。


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从而形成一个全新的网络。那么这个网络就会兼具前面两个的优点,完成更难以想象的任务。


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例如,当我们将一个识别图像的人工神经网络CNN和一个可以进行机器翻译的人工神经网络RNN拼接到一起,就会形成一个新的混合网络,那么这个网络能干嘛呢?


没错,它可以看图说话。比如,当这个网络读到左边的图,它就会吐出一串英文字符,a group of people shopping at an outdoor market,一些人正在一个户外的市场进行买卖。


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那么,现在的深度学习前沿进展到了哪里了呢?


我们知道,创造深度学习的人都是一些编程高手。那么,他们的终极梦想是什么呢?没错,就是让机器能够自己写代码、编程序。这样,这些程序员就可以躺在沙发上睡大觉了。一觉醒来,机器已经完成了程序员的工作。


Google的一群科学家正在让这种梦想变成现实。他们提出了一个全新的人工智能算法框架,巧妙地结合了人工神经网络和老式的von Neumann型计算机架构,创造了一种被称为“神经计算机”的东西。这个新机器已经可以完成简单任务的自动程序设计了。


可以想见,在不远的将来,程序员将会消失了。我们只需要告诉机器我们想要的是什么,并喂给它足够多的数据,机器就会自发编码出程序,完成我们希望的任务。更有意思的是,神经计算机本身也是一堆代码呀,那么它也可以自己把自己学出来。自己生自己,再次碉堡了~~~


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经过我的介绍,相信你已经看到了深度学习的强大之处。然而,深度学习技术并不是一个被束之高阁在实验室里面的技术。事实上,各大公司都开放了深度学习源代码,比如Google的TensorFlow,Facebook的Torch开源平台等等。如果计算量不大,我们可以在一台普通的笔记本电脑上运行深度学习程序。将来,我还会在新的课程中给大家介绍这些开放平台。


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最后,让我们来对今天所学内容进行总结。首先,我们知道,所谓的深度学习就是从大量的数据之中提炼深层次知识的一种算法。其次,深度学习网络在不同的层次可以记忆数据中不同层次的信息,从局部到整体,包含了多种尺度。最后,深度学习网络可以被嫁接和迁移。于是,当我们遇到全新的问题时候,即使数据量不够大,深度学习网络也可以充分借鉴已经学习到的知识。


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最后的最后,让我们关注集智AI学园,在这里将会有更多的有关深度学习、人工智能的宝贝等着你来看哦。


讲师介绍
集智妹子

集智俱乐部颜值智商双高的萌妹子,专治各种深度学习方面的疑难杂症,她的使命是:随手解救小白,让你进阶成AI腹黑。