人工智能的核心技术 —— 深度学习

大家好，欢迎回到启职鹿AI知识分享，今天咱们来聊聊深度学习这个超热门的话题。你们可能经常在网上听到这个词，可它和传统机器学习有什么不一样呢，还有神经网络在里面又起着啥关键作用呢？别着急，我会用特别简单的话给大家讲清楚。

什么是深度学习

咱们先说说深度学习是什么。深度学习其实是机器学习这个大家庭里的一员，它的本事可大了，能模仿咱们人类大脑的样子和工作方式，专门处理那些特别复杂的数据。像咱们平时看到的图片、听到的声音、读到的文字，这些数据没有固定格式，深度学习处理起来却很拿手。你可以把深度学习想象成一个有好多层的系统，就像一个多层的蛋糕。数据就像蛋糕的原料，每一层都会对它进行加工，把里面有用的特征一点点提取出来。

比如说，你看一张小猫的照片，你的大脑一下子就能认出这是只猫。深度学习也是这样，它会一层一层地分析照片里小猫的轮廓、颜色、形状这些特点，最后得出结论：这就是一只猫。

再举个例子，大家手机相册里的自动分类功能，它能把照片分成人物、动物、风景啥的，背后靠的就是深度学习的原理。 那深度学习和传统机器学习有啥区别呢？这很重要，搞懂了这个你就能更好地理解深度学习。

第一个区别是提取特征的方式不一样。传统机器学习的时候，得靠工程师手动去挑特征。比如说要训练一个能认出猫的模型，工程师得告诉模型，你得注意猫耳朵的形状、尾巴的长度这些地方。也就是说，模型得清楚知道具体看哪些特征才行。但深度学习就不用这么麻烦，它自己有个很厉害的多层神经网络，能自动从数据里找出重要的特征。你不用告诉它要看猫耳朵还是尾巴，它自己就能学会哪些特征对判断是猫更重要。

第二个区别是模型的复杂程度不同。传统机器学习的模型比较简单，像决策树、支持向量机这些。这些模型对付一些简单任务，比如把数据分类或者做个简单预测，还是够用的。但深度学习的模型是由好多层神经网络组成的，结构复杂得多。正因为它这么复杂，才能处理大量没什么格式的复杂数据，像语音识别、图像识别这样的难题它都能搞定。

第三个区别是对数据量的要求不一样。传统机器学习需要的数据量相对少一些，要是数据都标好了，在小样本数据上模型就能学得不错，还能做出预测。可深度学习就不一样了，它需要大量的数据才能表现得好。比如说，你要训练一个能认出不同种类狗的深度学习模型，那可能得有成千上万张狗的照片给它学习。所以深度学习在大数据时代发展得特别快，因为现在咱们有更多的数据能让它学习了。

第四个区别是对硬件的要求不一样。传统机器学习计算起来不怎么费劲儿，普通电脑就能运行。但深度学习可就不同了，它需要很强大的计算资源，特别是对显卡要求很高。这就是为啥最近几年云计算和图形处理器（GPU）发展起来后，深度学习也跟着进步了这么多，英伟达公司也因为这个发展得特别好。 为了让大家更好地理解深度学习是怎么工作的，咱们来看个实际例子。假如要训练一个模型来区分猫和狗。传统机器学习的做法是，工程师先手动选一些特征，像动物耳朵形状、毛发颜色这些，然后用这些特征训练模型分类。这种方法适合那些特征很明显、结构简单的任务。那深度学习呢？你只要给它大量标好是猫还是狗的图片就行。深度学习模型会自己学习和提取图片里的各种特征，经过大量训练后，就能很准确地分辨出猫和狗了。所以深度学习特别适合处理像图像、视频这样复杂的数据。在实际生活中，很多自动驾驶系统、医学图像分析软件都是用深度学习模型开发的。比如说自动驾驶汽车，通过摄像头收集大量道路环境的数据，深度学习模型分析这些数据，就能自动认出红绿灯、行人、路标这些重要信息。

神经网络及其应用

说完深度学习，就不得不提到神经网络了，它可是深度学习的基础，就像盖房子的地基一样重要。神经网络是模仿咱们人类大脑工作方式设计的一种计算模型。咱们人类大脑里有好多好多神经元，它们通过很复杂的连接来处理和传递信息。人工神经网络也是由人工神经元组成的，就是为了用计算机模拟大脑的这种信息传递和处理过程。你可以把神经网络想象成一个超级大的网络，里面有好多节点，节点之间用线连着，这些线有个名字叫权重。信息就通过这些权重在网络里流动和处理。

那人工神经元是怎么工作的呢？这里有几个关键部分。首先是输入，每个神经元可以接收好几个输入，这些输入要么是上一层神经元传过来的，要么就是直接从外面数据来的。比如说你看猫照片的时候，神经元的输入可能就是图像的像素值，像某个像素有多亮。然后是权重，输入和神经元连接的时候是有权重的，权重决定了这个输入有多重要。就像某个像素的颜色对判断猫的品种可能更关键，那这个像素对应的权重就会大一些，这就跟咱们平时做决定一样，会更看重某些信息，忽略不太重要的。接着是求和，神经元会把所有输入乘以它们各自的权重，然后把结果加起来，就像咱们做决定时综合考虑所有因素的总权重。再然后是激活函数，这个很关键，它就像一个开关，神经元根据输入总和通过激活函数来决定自己要不要激活，激活了就把信号传给下一层神经元。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid等。

最后就是输出了，一旦神经元激活了，就会产生一个输出，传给下一层神经元。这样一层一层重复，直到整个网络做出最终的判断或者预测。 神经网络还有层级结构呢，一般有输入层、隐藏层和输出层。输入层是接收外面数据的第一层，它不做复杂计算，就是把数据传给下一层神经元。比如图像识别任务里，输入层接收图像的像素信息。隐藏层是核心处理层，里面有好多神经元，它们通过复杂计算提取数据特征。层数越多，深度学习模型就能从数据里提取出更抽象、更复杂的特征。

比如训练猫狗识别模型，第一层隐藏层可能只能识别出边缘、线条这些简单特征，第二层可能就能识别出耳朵、眼睛形状这些复杂点的特征，更深的隐藏层甚至能呈现出整个动物的轮廓或者具体部位。输出层是最后一层，它把计算结果输出，像判断图片是猫还是狗。

在分类任务里，输出层通常用softmax函数计算每个类别的概率。 现在深度学习还在不断发展，特别是有了硬件设备的支持，以后在更多领域肯定会有更大的突破。比如说在医疗影像分析、疾病诊断方面，现在已经有很多应用了，以后还能帮医生更早发现疾病，甚至在手术中提供辅助。在音乐创作、电影特效领域，深度学习的应用前景也特别广阔，以后肯定能看到更多人工智能创作的艺术作品。在教育行业，深度学习可以根据学生的学习情况，给每个学生推荐合适的学习内容，帮大家制定个性化的学习计划。

咱们了解了神经网络的结构和应用，希望大家对这个重要的概念有了一定的认识。今天的分享就到这里了，感谢大家的学习。