AI神經網絡如何辨別事物

AI與神經網絡

人工智能已經發展了六七十年，經歷了幾度繁榮和衰落。雖然已取得不錯的進展，可是與理想中的人工智能差距仍是很大。

人工智能三大學派：符號學派、鏈接學派、行爲學派。符號學派認爲，任何可以將物理的某些模式或符號進行操做並轉化成另一些模式或符號的系統，就可能產生智能行爲；鏈接學派認爲高級的智能行爲是從大量神經網絡的鏈接中自發出現的，經過大量神經元來模擬大腦；行爲學派並無把目光聚焦到高級智能的人類身上，而是關注低級的昆蟲能靈活走動並快速反應。上世紀的八九十年代造成三足鼎立的形勢。

這幾年再度讓人工智能火起來的是鏈接學派，鏈接學派經過深度學習將以往不少領域的表現都大幅提升，鏈接方式無疑已經成爲目前最閃耀的人工智能解決方案。鏈接派的模型都是以神經網絡爲基礎進行創新的，因此核心部分仍然是神經網絡結構。

關於分類

人類對事物的識別其實很大程度就是對事物進行分類。就比如下面圖中的各類花，咱們看到桔梗時就知道它是一種花，看到曼陀羅時也認爲它是一種花，看到不一樣的花咱們都對它們進行分類。相似的還有人、樹、汽車等等，都屬於分類概念，當看到相應事物時都會對其進行分類。

分類是人工智能的核心部分，神經網絡則能夠實現像人類這樣的識別分類能力。對於機器來講，全部信息都是用離散的數字信號來表徵的，神經網絡的目標就是經過這些離散的信號來進行分類從而達到識別效果。

最簡神經網絡

感知器是最基礎的神經網絡，它能夠有多個輸入(x1,x2,…xn)，每一個輸入對應有一個權重(w1,w2…wn)，除此以外還有一個偏置項w0。每一個輸入和對應的權重相乘而後進行累加，再經過一個階躍函數，最簡神經網絡就是這麼簡單。這麼簡單的模型有什麼用？其實它可用於線性分類。

假如如今有兩類事物，分別用藍色和黃色表示。咱們提取了兩個判斷因子x1和x2，如今準備使用簡單的神經網絡函數來決定某個點屬於藍色仍是黃色。先計算z = a_x1+b_x2+c，而後再將z值經過Sigmoid激活函數，Sigmoid函數如圖，其值被壓縮到0-1之間，0.5做爲藍黃色的分界線。

如今的問題是a、b、c參數該怎麼肯定才能正確地將藍色和黃色分開呢？咱們先隨便猜三個值，好比a=0.20，b=-0.3，c=0.7，則此時的分類效果以下。

繼續猜a=-0.20，b=-0.7，c=-0.5，這會運氣好，效果看起來挺不錯的，都正確分類了。能夠確定的是咱們能夠無限地猜想下去，並且會找到更加完美的分割線。可是哪條分割線是最好的，並且咱們應該如何來尋找這些分割線呢？目前爲止咱們採起的是猜的策略，也許一猜就中，也許永遠都猜不中。

更強大的神經網絡

簡單的感知機屬於線性模型，而經過嵌套多個神經網絡層和增長神經元就能夠解決不少複雜的問題。

整個神經網絡模型包含了三要素：線性變換、非線性變換和線性決策。線性與非線性變換實際上就是座標變換，將信息聚合到其餘空間中。從線性到非線性屬於特徵變換，將某種特徵轉成另一種特徵。而多層神經網絡就是作表徵學習。

從數學上看，神經網絡的嵌套就是多個函數嵌套，經過複雜的函數嵌套關係來描述特徵關係。

一樣是對兩類事物進行分類，但此次的任務比較複雜，能夠看到黃色和藍色並不能經過簡單的函數進行分割，這時最簡單的神經網絡已經無能爲力了，此時就須要嵌套多個神經網絡層而且增長神經元來解決了。

如今咱們先對原來中間的網絡層增長兩個神經元，並再增長一層網絡，一共擁有兩個隱含層。

最終這種多層的神經網絡確實可以完成對這種比較複雜的兩類事物的分類。

訓練神經網絡

咱們不可能靠猜想靠運氣吃飯，神經網絡的參數也同樣，仍是要踏踏實實地按照科學的方針來訓練神經網絡。實際上咱們經常用偏差逆傳播算法來訓練神經網絡，它使用的是梯度降低法，經過反向傳播不斷調整神經網絡中各個權重從而使輸出層的偏差平方和最小。

神經網絡的輸出層咱們會獲取到了一個最終的輸出，而這個輸出與目標值可能存在偏差，可使用偏差平方和做爲評判標準，這樣咱們就能夠判斷咱們找到的函數的好壞。

並且，偏差是會反向傳播的，每一個神經元都會有對應的偏差。具體處理時經過梯度降低法即可以更新每個神經元的權重，這樣就能解決了神經網絡中鏈接的參數值了，即能確認全部函數的參數。

大概流程爲：

• 計算從輸入到輸出的前饋信號。

• 根據預測值和目標值計算輸出偏差E。

• 經過前一層中的權重和相關激活函數的梯度對它們進行加權反向傳播偏差信號。

• 基於反向傳播偏差信號和輸入的前饋信號計算參數的梯度

• 使用計算好的梯度來更新參數，公式爲

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