從神經元開始談起深度學習

隨着百度阿波羅自動駕駛出租車在長沙試運行，人工智能的發展似乎又朝落地更近了一步。作爲風口浪尖上的那隻肥豬，人工智能仍然是當前備受追捧的技術領域，每個人都想從中分一杯羹。從技術而言，人工智能是一個高門檻的領域，那麼面對如此高高在上的門檻，以及門裏一個個凶神惡煞的攔路虎，如何優雅的登堂入室成了我們這種想吃天鵝肉的外行人亟待解決的問題。人工智能的核心是機器學習，機器學習最火的是深度學習。今天我們從神經元說起，來解剖人工智能深度學習。
本文爲自我學習體會，水平有限，敬請指教。

神經元的概念

我們知道，人類思考機器智能是從生物學領域開始探索的，試圖在機器世界模仿人類大腦，以謀求在機器領域實現人工智能。從生物學知識，我們直到神經元是大腦的一個基本構成，裏面有樹突等更加細緻的構成，這裏不再贅述。從神經元的宏觀角度而言，就是當神經元收到刺激，即信號輸入，通過內部的處理判斷，獲得一個輸出。通俗的講，當吃貨神經元收到大盤雞、烤羊腿等信息後，經過分析判斷，輸出食指大動這樣一個結果。那麼，從數學表述上而言，函數 $y=f(x)$ 很好地反映了這一個過程，其中$x$是我們的輸入信息，$y$是我們的輸出信息，而函數$f(*)$則就是神經元的功能。一個神經元的基本結構如下圖所示：

多個神經元組合，就會形成一個網絡，我們稱之爲神經網絡。基本結構入下圖所示：

這是一個4層結構的神經網絡，layer1爲輸入層，layer4爲輸出層，layer2,layer3爲隱藏層，即神經網絡的結構由輸入層，隱藏層，輸出層構成。其中除了輸入層以外，每一層的輸入都是上一層的輸出。

從神經網絡到深度學習的基本問題

通過對神經元和神經網絡的介紹，我們大概瞭解了他們的結構和框架。但是對神經元以及神經網絡的內部是如何操作的，我們並不瞭解，而內部的工作機制和機理，恰恰就是人工智能學科的核心，即算法。在AI領域，各種奇奇怪怪的名詞，比如BP，CNN，RNN，DNN，GAN等都是神經網絡工作機制和機理的研究成果。其具體的研究和探討後續博文會介紹，針對神經元和神經網絡，今天我們來探討幾個基本問題。

1. 神經元和神經網絡的信息輸入是什麼，我們前面例子說看到大盤雞、烤羊腿這是信息，這個太生活化了。從數學意義上而言，該數據是連續的，還是離散；從數據領域，該數據是有沒有標籤的，如果有類似標註<大盤雞，好吃>，<小盤雞，不好吃>，那麼可以稱之爲有標記籤的，否則無標籤。對於用一組有標籤的數據，獲得一個算法模型，可以對數據打標籤，可以稱之爲有監督學習。關鍵詞：機器學習分類
2. 神經元和神經網絡的內部結構是怎麼樣的？一個神經網絡內部是多少的神經元，如果神經元的傳遞層次比較多，那麼就是深度神經網絡。因此，神經網絡的層數如何確定，是一個非常重要的問題。 關鍵詞：深度神經網絡
3. 神經元內部的權重是如何確定的？函數 $y=f(x)$ ，其具體展開式在一維線性領域爲$y=ax+b$的一元一次方程，那麼如果輸入數據是多個，即x是一個向量，多元的，那麼$y=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+....$
   這裏變成了多元一次方程。如何求解權重$w$是另外一個非常重要的問題。 關鍵詞：梯度下降，BP
4. 對於 $y=f(x)$ ，給定數據$x$和函數$f(*)$，輸出$y$是否輸出成我們想要的形式，如吃貨神經元收到大盤雞、烤羊腿等信息後，經過分析判斷，輸出食指大動這樣一個結果。那麼當信息分析判斷到什麼程度才能激活食指大動。因此，激活函數如何設定是一個比較重要的問題。關鍵詞：激活函數
5. 根據數學表達式，神經網絡模型可以看作是一個求解方程的過程，但是並不是真正意義上的數學求解過程。其中由於變量衆多，往往成成千上億個，維度太高，如何快速獲得結果是很重要的，這就需要降維。關鍵詞：降維
6. 在吃貨神經元的例子中，在大盤雞、烤羊腿的信息輸入獲得食指大動模型，在其他場景是否也適用，比如在輸入四川辣子雞、單縣羊湯的情況下，模型的表現如何。這就是模型的泛化能力如何來保證？關鍵詞：泛化、過擬合、欠擬合
7. 剛纔我們神經網絡的討論是在數據維度上進行的，那麼在空間維度和時間維度，如何將空間信息和時間信息轉化成我們熟悉的數據形式，比如對於圖片的輸入，語音的輸入，該如何轉化成神經網絡？關鍵詞：CNN、RNN
8. 我們的大腦有時候會受到欺騙，比如看到水杯的筷子是折的。同樣的，基於大腦神經元的深度學習網絡同樣會受到攻擊，其安全性也面臨挑戰，那麼如何保證我們神經網絡模型具有魯棒性和安全性。關鍵詞：GAN

總結

一個簡單的深度學習問題框架如下：後續我們將在這個框架下對每一個要點進行剖析，並根據學習的進程更新該框架。

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