想搞懂人工智能,何不先从深度学习入手?

2018-05-16 15:52:34 来源:电子发烧友
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人工智能如今已渗入到生活中的各个方面。从引人关注的围棋、象棋对手,到手机支付、手机解锁中的人脸识别,都运用了人工智能。

 


围棋人工智能

 

人工智能具备很多人类的感知和识别能力,能自动完成一定的任务,例如识别声音、认出人脸和做出决策等等。

 



人工智能 AI

 

如何自动完成任务?以图像识别为例,在以前,我们会给计算机输入一系列规则让它推理(rule-basedreasoning),它采用特征点归类的方法来辨别图像,但这很难能准确地识别。

 

 

如果我们告诉计算机左边是萝卜,那它可能会以为右边的甜筒也是胡萝卜。


要想实现真正的人工智能,人们研究出了机器学习。


机器学习简单说就是,编写出一套算法,使计算机能“自动”地进行学习。我们不需要输入大量规则,只需用少量的规则建造一个模型,计算机就可以通过学习来创造新的数据,从而对新事物做出分析和判断。

 



通过学习左边的 1,可以判断出右边也是 1


之前我们示范过,如何用一个神经网络,写出一套机器学习算法,来自动识别未知的图像。

 


一个 4 层的神经网络
输入层经过几层算法得到输出层

 

实现机器学习的方法有很多,近年被人们讨论得多的方法就是深度学习。


深度学习是一种实现机器学习的技术,它是用深度神经网络来实现机器学习,网络深度比原始网络加深了数十甚至上百倍。


增强学习也可以达到机器学习的效果,感兴趣的小伙伴可以上网搜索,在此暂时没有推荐的书籍。

 


一个 34 层的深度神经网络

 

这种网络可以解决什么问题呢? 其中最热门的就是图像识别问题。


比如计算机拿到一些猫的照片后,可以识别出中华田园猫和其他种类的猫,然后分类。这种看似很废的用处,如果运用到医疗领域,比如分辨好的和病变的器官,或是目前大热的人脸识别,都将改变人类的生活。

 



人脸识别

 

从 2010 年开始,为了更好地发展图像识别技术,人们建立了图像数据库 ImageNet,甚至举办了基于数据库的识别大赛 ILSVRC,比比看谁的图像识别方法更好。

 


ImageNet 数据库

 

深度学习在比赛上得到了很好的成绩,因此受到更多人的重视并发展。在这之前,发展受限主要是因为芯片和显卡带不动(运算量实在太大了)。

 
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