話說當前最熱門的技術是什麼？我想非人工智能莫屬。雖說大導演斯皮爾伯格在2001年就拍攝了好萊塢大片《人工智能》，但他怎麼又能想到十幾年後人類在人工智能領域紮紮實實得走出了一大步——以阿爾法機器人為代表的人工智能橫空出世，在圍棋上戰勝了人類最強棋手。
具備學習思考能力的機器人，彷佛只在科幻片中才會出現，它到底是怎麼學習的呢，其技術原理又是什麼呢？其實大道至簡，人工智能的基礎來源於一種叫深度學習的機器學習算法，本篇文章就讓我來用淺顯易懂的方式來帶大家探究下這其中的奧祕。
話說當前最熱門的技術是什麼？我想非人工智能莫屬。雖說大導演斯皮爾伯格在2001年就拍攝了好萊塢大片《人工智能》，但他怎麼又能想到十幾年後人類在人工智能領域紮紮實實得走出了一大步——以阿爾法機器人為代表的人工智能橫空出世，在圍棋上戰勝了人類最強棋手。
具備學習思考能力的機器人，彷佛只在科幻片中才會出現，它到底是怎麼學習的呢，其技術原理又是什麼呢？其實大道至簡，人工智能的基礎來源於一種叫深度學習的機器學習算法，本篇文章就讓我來用淺顯易懂的方式來帶大家探究下這其中的奧祕。
為了方便大家理解，我採用逐層遞進、由淺入深的方式來說明深度學習的概念，從最簡單的類比說明到數學公式的計算，大家各取所需吧。
九陽神功第一層——水管網絡
深度學習，顧名思義就是一個學習的過程，這就和孩子學習認字一樣。從書本上，孩子學習了“中”字怎麼組成，學會了後，無論是在報紙上，網站上，孩子都能認出這個“中”字，這就說明他學會了，對我們來說這個過程很簡單。但是機器怎麼去學習呢，這個和孩子的學習有些不一樣，我們可以把機器的學習模型想象成一個巨大的水管網絡，水管之間層層連接，而且每個水管都有控制閥門可以調節水流的大小。根據不同任務的需要，水管網絡的層數、每層的調節閥數量可以有不同的變化組合。對複雜任務來說，調節閥的總數可以成千上萬甚至更多。水管網絡中，每一層的每個調節閥都通過水管與下一層的所有調節閥連接起來，組成一個從前到後，逐層完全連通的水流系統。
話說當前最熱門的技術是什麼？我想非人工智能莫屬。雖說大導演斯皮爾伯格在2001年就拍攝了好萊塢大片《人工智能》，但他怎麼又能想到十幾年後人類在人工智能領域紮紮實實得走出了一大步——以阿爾法機器人為代表的人工智能橫空出世，在圍棋上戰勝了人類最強棋手。
具備學習思考能力的機器人，彷佛只在科幻片中才會出現，它到底是怎麼學習的呢，其技術原理又是什麼呢？其實大道至簡，人工智能的基礎來源於一種叫深度學習的機器學習算法，本篇文章就讓我來用淺顯易懂的方式來帶大家探究下這其中的奧祕。
為了方便大家理解，我採用逐層遞進、由淺入深的方式來說明深度學習的概念，從最簡單的類比說明到數學公式的計算，大家各取所需吧。
九陽神功第一層——水管網絡
深度學習，顧名思義就是一個學習的過程，這就和孩子學習認字一樣。從書本上，孩子學習了“中”字怎麼組成，學會了後，無論是在報紙上，網站上，孩子都能認出這個“中”字，這就說明他學會了，對我們來說這個過程很簡單。但是機器怎麼去學習呢，這個和孩子的學習有些不一樣，我們可以把機器的學習模型想象成一個巨大的水管網絡，水管之間層層連接，而且每個水管都有控制閥門可以調節水流的大小。根據不同任務的需要，水管網絡的層數、每層的調節閥數量可以有不同的變化組合。對複雜任務來說，調節閥的總數可以成千上萬甚至更多。水管網絡中，每一層的每個調節閥都通過水管與下一層的所有調節閥連接起來，組成一個從前到後，逐層完全連通的水流系統。
深度學習水管網絡
這個水管網絡怎麼開始學習呢，我們仍然以“中”字為例，第一步我們先把寫有“中”字的圖片轉換為計算機可以識別的二進制數字（由0和1組成的數字串）。把這個串想象成流入水管的水流。水流順著水管網絡流動，最終到達四個出口，此時，四個出口分別對應著四個不同的漢字，其中只有一個是和流入相同的“中”字。我們的目標是讓最多的水流從“中”字出口流出。但怎麼控制呢，其實就是不停的調整閥門，直到“中”字出口的水流最大。這麼多的閥門，豈不是要調死人？好在這是計算機來處理的，計算機最大的能力就是運算快，閥門雖多，但對於計算來說還是能夠完成的。另外，一個“中”字圖片對計算來說是不夠學習的，至少得有幾百個不同的“中”字圖片輸入，計算機不斷調整閥門學習，保證最大的水流從“中”字出口流程，這個時候可以算是學成了。此時我們得把所有的閥門都封閉好，再也不調整了，以後再有其他的帶有“中”字的圖片輸入，它就自動能從“中”字出口流出了。這個就是機器學習的過程，您搞懂了嗎？
九陽神功第二層——深度神經網絡
讀完上一段，聰明的讀者可能會問，這些水管的閥門到底是怎麼調整的，才能保證水流從正確的出口流出呢？對，搞清楚這個才過癮。
這裡需要引入一個概念——神經網絡。神經網絡是一組粗略模仿人類大腦，用於模式識別的算法。神經網絡這個術語來源於這些系統架構設計背後的靈感，這些系統是用於模擬生物大腦自身神經網絡的基本結構，以便計算機能夠執行特定的任務。其實前文所說的水管網絡就是神經網絡。
話說當前最熱門的技術是什麼？我想非人工智能莫屬。雖說大導演斯皮爾伯格在2001年就拍攝了好萊塢大片《人工智能》，但他怎麼又能想到十幾年後人類在人工智能領域紮紮實實得走出了一大步——以阿爾法機器人為代表的人工智能橫空出世，在圍棋上戰勝了人類最強棋手。
具備學習思考能力的機器人，彷佛只在科幻片中才會出現，它到底是怎麼學習的呢，其技術原理又是什麼呢？其實大道至簡，人工智能的基礎來源於一種叫深度學習的機器學習算法，本篇文章就讓我來用淺顯易懂的方式來帶大家探究下這其中的奧祕。
為了方便大家理解，我採用逐層遞進、由淺入深的方式來說明深度學習的概念，從最簡單的類比說明到數學公式的計算，大家各取所需吧。
九陽神功第一層——水管網絡
深度學習，顧名思義就是一個學習的過程，這就和孩子學習認字一樣。從書本上，孩子學習了“中”字怎麼組成，學會了後，無論是在報紙上，網站上，孩子都能認出這個“中”字，這就說明他學會了，對我們來說這個過程很簡單。但是機器怎麼去學習呢，這個和孩子的學習有些不一樣，我們可以把機器的學習模型想象成一個巨大的水管網絡，水管之間層層連接，而且每個水管都有控制閥門可以調節水流的大小。根據不同任務的需要，水管網絡的層數、每層的調節閥數量可以有不同的變化組合。對複雜任務來說，調節閥的總數可以成千上萬甚至更多。水管網絡中，每一層的每個調節閥都通過水管與下一層的所有調節閥連接起來，組成一個從前到後，逐層完全連通的水流系統。
深度學習水管網絡
這個水管網絡怎麼開始學習呢，我們仍然以“中”字為例，第一步我們先把寫有“中”字的圖片轉換為計算機可以識別的二進制數字（由0和1組成的數字串）。把這個串想象成流入水管的水流。水流順著水管網絡流動，最終到達四個出口，此時，四個出口分別對應著四個不同的漢字，其中只有一個是和流入相同的“中”字。我們的目標是讓最多的水流從“中”字出口流出。但怎麼控制呢，其實就是不停的調整閥門，直到“中”字出口的水流最大。這麼多的閥門，豈不是要調死人？好在這是計算機來處理的，計算機最大的能力就是運算快，閥門雖多，但對於計算來說還是能夠完成的。另外，一個“中”字圖片對計算來說是不夠學習的，至少得有幾百個不同的“中”字圖片輸入，計算機不斷調整閥門學習，保證最大的水流從“中”字出口流程，這個時候可以算是學成了。此時我們得把所有的閥門都封閉好，再也不調整了，以後再有其他的帶有“中”字的圖片輸入，它就自動能從“中”字出口流出了。這個就是機器學習的過程，您搞懂了嗎？
九陽神功第二層——深度神經網絡
讀完上一段，聰明的讀者可能會問，這些水管的閥門到底是怎麼調整的，才能保證水流從正確的出口流出呢？對，搞清楚這個才過癮。
這裡需要引入一個概念——神經網絡。神經網絡是一組粗略模仿人類大腦，用於模式識別的算法。神經網絡這個術語來源於這些系統架構設計背後的靈感，這些系統是用於模擬生物大腦自身神經網絡的基本結構，以便計算機能夠執行特定的任務。其實前文所說的水管網絡就是神經網絡。
神經網絡
一個典型的神經網絡由輸入層，隱藏層和輸出層組成。他們是怎麼工作的呢，讓我們再來舉個例子。假設我們需要一個深度學習的模型來預測房價，房價由兩個因素決定：面積和房齡。
話說當前最熱門的技術是什麼？我想非人工智能莫屬。雖說大導演斯皮爾伯格在2001年就拍攝了好萊塢大片《人工智能》，但他怎麼又能想到十幾年後人類在人工智能領域紮紮實實得走出了一大步——以阿爾法機器人為代表的人工智能橫空出世，在圍棋上戰勝了人類最強棋手。
具備學習思考能力的機器人，彷佛只在科幻片中才會出現，它到底是怎麼學習的呢，其技術原理又是什麼呢？其實大道至簡，人工智能的基礎來源於一種叫深度學習的機器學習算法，本篇文章就讓我來用淺顯易懂的方式來帶大家探究下這其中的奧祕。
為了方便大家理解，我採用逐層遞進、由淺入深的方式來說明深度學習的概念，從最簡單的類比說明到數學公式的計算，大家各取所需吧。
九陽神功第一層——水管網絡
深度學習，顧名思義就是一個學習的過程，這就和孩子學習認字一樣。從書本上，孩子學習了“中”字怎麼組成，學會了後，無論是在報紙上，網站上，孩子都能認出這個“中”字，這就說明他學會了，對我們來說這個過程很簡單。但是機器怎麼去學習呢，這個和孩子的學習有些不一樣，我們可以把機器的學習模型想象成一個巨大的水管網絡，水管之間層層連接，而且每個水管都有控制閥門可以調節水流的大小。根據不同任務的需要，水管網絡的層數、每層的調節閥數量可以有不同的變化組合。對複雜任務來說，調節閥的總數可以成千上萬甚至更多。水管網絡中，每一層的每個調節閥都通過水管與下一層的所有調節閥連接起來，組成一個從前到後，逐層完全連通的水流系統。
深度學習水管網絡
這個水管網絡怎麼開始學習呢，我們仍然以“中”字為例，第一步我們先把寫有“中”字的圖片轉換為計算機可以識別的二進制數字（由0和1組成的數字串）。把這個串想象成流入水管的水流。水流順著水管網絡流動，最終到達四個出口，此時，四個出口分別對應著四個不同的漢字，其中只有一個是和流入相同的“中”字。我們的目標是讓最多的水流從“中”字出口流出。但怎麼控制呢，其實就是不停的調整閥門，直到“中”字出口的水流最大。這麼多的閥門，豈不是要調死人？好在這是計算機來處理的，計算機最大的能力就是運算快，閥門雖多，但對於計算來說還是能夠完成的。另外，一個“中”字圖片對計算來說是不夠學習的，至少得有幾百個不同的“中”字圖片輸入，計算機不斷調整閥門學習，保證最大的水流從“中”字出口流程，這個時候可以算是學成了。此時我們得把所有的閥門都封閉好，再也不調整了，以後再有其他的帶有“中”字的圖片輸入，它就自動能從“中”字出口流出了。這個就是機器學習的過程，您搞懂了嗎？
九陽神功第二層——深度神經網絡
讀完上一段，聰明的讀者可能會問，這些水管的閥門到底是怎麼調整的，才能保證水流從正確的出口流出呢？對，搞清楚這個才過癮。
這裡需要引入一個概念——神經網絡。神經網絡是一組粗略模仿人類大腦，用於模式識別的算法。神經網絡這個術語來源於這些系統架構設計背後的靈感，這些系統是用於模擬生物大腦自身神經網絡的基本結構，以便計算機能夠執行特定的任務。其實前文所說的水管網絡就是神經網絡。
神經網絡
一個典型的神經網絡由輸入層，隱藏層和輸出層組成。他們是怎麼工作的呢，讓我們再來舉個例子。假設我們需要一個深度學習的模型來預測房價，房價由兩個因素決定：面積和房齡。
神經網絡房價預測模型
我們來還原下計算過程，上圖的輸入有兩個因素，假設房價40平方米，房齡10年，實際房價是80W。首先兩個輸入神經元與隱藏層的三個神經元連接，連接線上的數字表示權重（可以理解為水管網絡中閥門調節的初始值），隱藏層的神經元與最後的輸出層神經元連接，房價的最終計算如下：
a1=40*0.8+10*0.5=37
a2=40*0.3+10*0.2=14
a3=40*0.6+10*0.3=27
y=37*0.6+14*0.4+27*0.5=41.3
顯然計算結果與實際的房價有很大的誤差，但沒關係，這個只是根據初始權重計算出來的房價，我們要開始調節這些權重值了。很顯然，我們的目標是要將實際房價與計算房價的誤差縮小到最小值，計算誤差和權重其實是一個函數關係，這個函數叫成本函數。這樣的話調整權重值得問題就變成了一個求成本函數最小值得純數學問題了。
我們通過使用一種叫做梯度下降的方法。梯度衡量得是，如果你稍微改變一下權重值，函數的輸出值會發生多大的變化。梯度下降法是一種求函數最小值的方法（具體計算需要一些微積分的知識，本文不再展開），在這種情況下，目標是取得成本函數的最小值。它通過每次數據集迭代之後優化模型的權重來訓練模型。通過計算某一權重集下代價函數的梯度，可以看出最小值的梯度方向。為了降低成本函數值，多次遍歷數據集非常重要。這就是為什麼需要大量計算能力的原因。
話說當前最熱門的技術是什麼？我想非人工智能莫屬。雖說大導演斯皮爾伯格在2001年就拍攝了好萊塢大片《人工智能》，但他怎麼又能想到十幾年後人類在人工智能領域紮紮實實得走出了一大步——以阿爾法機器人為代表的人工智能橫空出世，在圍棋上戰勝了人類最強棋手。
具備學習思考能力的機器人，彷佛只在科幻片中才會出現，它到底是怎麼學習的呢，其技術原理又是什麼呢？其實大道至簡，人工智能的基礎來源於一種叫深度學習的機器學習算法，本篇文章就讓我來用淺顯易懂的方式來帶大家探究下這其中的奧祕。
為了方便大家理解，我採用逐層遞進、由淺入深的方式來說明深度學習的概念，從最簡單的類比說明到數學公式的計算，大家各取所需吧。
九陽神功第一層——水管網絡
深度學習，顧名思義就是一個學習的過程，這就和孩子學習認字一樣。從書本上，孩子學習了“中”字怎麼組成，學會了後，無論是在報紙上，網站上，孩子都能認出這個“中”字，這就說明他學會了，對我們來說這個過程很簡單。但是機器怎麼去學習呢，這個和孩子的學習有些不一樣，我們可以把機器的學習模型想象成一個巨大的水管網絡，水管之間層層連接，而且每個水管都有控制閥門可以調節水流的大小。根據不同任務的需要，水管網絡的層數、每層的調節閥數量可以有不同的變化組合。對複雜任務來說，調節閥的總數可以成千上萬甚至更多。水管網絡中，每一層的每個調節閥都通過水管與下一層的所有調節閥連接起來，組成一個從前到後，逐層完全連通的水流系統。
深度學習水管網絡
這個水管網絡怎麼開始學習呢，我們仍然以“中”字為例，第一步我們先把寫有“中”字的圖片轉換為計算機可以識別的二進制數字（由0和1組成的數字串）。把這個串想象成流入水管的水流。水流順著水管網絡流動，最終到達四個出口，此時，四個出口分別對應著四個不同的漢字，其中只有一個是和流入相同的“中”字。我們的目標是讓最多的水流從“中”字出口流出。但怎麼控制呢，其實就是不停的調整閥門，直到“中”字出口的水流最大。這麼多的閥門，豈不是要調死人？好在這是計算機來處理的，計算機最大的能力就是運算快，閥門雖多，但對於計算來說還是能夠完成的。另外，一個“中”字圖片對計算來說是不夠學習的，至少得有幾百個不同的“中”字圖片輸入，計算機不斷調整閥門學習，保證最大的水流從“中”字出口流程，這個時候可以算是學成了。此時我們得把所有的閥門都封閉好，再也不調整了，以後再有其他的帶有“中”字的圖片輸入，它就自動能從“中”字出口流出了。這個就是機器學習的過程，您搞懂了嗎？
九陽神功第二層——深度神經網絡
讀完上一段，聰明的讀者可能會問，這些水管的閥門到底是怎麼調整的，才能保證水流從正確的出口流出呢？對，搞清楚這個才過癮。
這裡需要引入一個概念——神經網絡。神經網絡是一組粗略模仿人類大腦，用於模式識別的算法。神經網絡這個術語來源於這些系統架構設計背後的靈感，這些系統是用於模擬生物大腦自身神經網絡的基本結構，以便計算機能夠執行特定的任務。其實前文所說的水管網絡就是神經網絡。
神經網絡
一個典型的神經網絡由輸入層，隱藏層和輸出層組成。他們是怎麼工作的呢，讓我們再來舉個例子。假設我們需要一個深度學習的模型來預測房價，房價由兩個因素決定：面積和房齡。
神經網絡房價預測模型
我們來還原下計算過程，上圖的輸入有兩個因素，假設房價40平方米，房齡10年，實際房價是80W。首先兩個輸入神經元與隱藏層的三個神經元連接，連接線上的數字表示權重（可以理解為水管網絡中閥門調節的初始值），隱藏層的神經元與最後的輸出層神經元連接，房價的最終計算如下：
a1=40*0.8+10*0.5=37
a2=40*0.3+10*0.2=14
a3=40*0.6+10*0.3=27
y=37*0.6+14*0.4+27*0.5=41.3
顯然計算結果與實際的房價有很大的誤差，但沒關係，這個只是根據初始權重計算出來的房價，我們要開始調節這些權重值了。很顯然，我們的目標是要將實際房價與計算房價的誤差縮小到最小值，計算誤差和權重其實是一個函數關係，這個函數叫成本函數。這樣的話調整權重值得問題就變成了一個求成本函數最小值得純數學問題了。
我們通過使用一種叫做梯度下降的方法。梯度衡量得是，如果你稍微改變一下權重值，函數的輸出值會發生多大的變化。梯度下降法是一種求函數最小值的方法（具體計算需要一些微積分的知識，本文不再展開），在這種情況下，目標是取得成本函數的最小值。它通過每次數據集迭代之後優化模型的權重來訓練模型。通過計算某一權重集下代價函數的梯度，可以看出最小值的梯度方向。為了降低成本函數值，多次遍歷數據集非常重要。這就是為什麼需要大量計算能力的原因。
最終我們計算得出了在成本函數最小得情況下，所有的權重值並保存下來。這樣我們就可以預測房價了，也就是說機器學會了預測房價。
以上就是人工智能機器學習的基本原理，當中並沒有多高深的理論。不過除了上述介紹的概念，其中還有大量的細節，比如激活函數，避免過擬合等等，本文只是拋磚引玉，起到一個消除對人工智能深度學習神祕感的作用，有興趣想繼續鑽研的朋友可以查閱些專業資料進一步學習。
最後貢獻一個有趣的網站Google Playground（網址大家可以百度），大家可以通過這個網站再次體驗下神經網絡的樂趣。