为你的硬件装上“大脑”——神经网络

第31期

看到这个图片大家有没有觉得很有爱很温馨呀?没错,就是我们的超级大暖男大白同学。曾经有多少人都梦想拥有这样一个朋友…咦?大白同学是一个机器人,怎么能变成我们的朋友呢?

你知道人工智能吗?

人工智能,英文缩写为AI,全称Artificial Intelligence。是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能新的技术科学。AI不仅在医疗诊断、罪犯识别等方面广泛应用,还能驾驶汽车,甚至可以创造艺术品。现在你知道萌萌的大白是怎么出现的了吧,就是应用了强大的人工智能技术。

今天我们要介绍的是人工智能的一个重要分支--神经网络

那么,神经网络又是什么呢

在生物学上,神经元通过接收四面八方的刺激(输入),然后对这次刺激做出相应的反应(输出);而人工神经网络就是模仿了大脑的生物神经网络结构,它由许多简单、高度互联的处理单元组成计算系统,然后通过外部输入的动态响应(随时间而变化)来处理信息。

人工神经网络是由多个节点组成,它模仿的是人脑的生物神经元,这些神经元相互连接,相互影响。节点可以接收输入的数据,并对数据进行简单操作,然后将这些操作的输出结果传递给其他神经元,每一结果传输过程都与权值相关。这个过程我们称为神经元的决策过程。

小课堂:什么是权值?

上一层神经元的输出结果与下一层神经元的输入比值关系。

为更好地理解上面这个神经元的决策过程,我们看个简单的例子

假设你要决定今天去不去看电影,你需考虑3个因素:

1. 女朋友在不在;

2. 电影好不好看;

3. 今天有没有工作。

对这三个因素,有的人看重女朋友,有的人看重电影,有的人看重工作,所以权重也就不等,最后每个人根据自己的权重做出或1(去或者不去)的决策。那么你会怎么做呢?你把三个要素按照它们需要的权重加和在一起,再对这个分数综合考虑得到去或不去的决定y。

在神经网络的单个神经节点中,综合考虑的判断方式是利用激活函数,如下:

公式中的f()是已知的激活函数,f()使神经网络(单层乃至多层)非常灵活,可以实现三个基本功能:与、或、非(AND, OR, NOT)。

我们用一个常见的分段函数(激活函数的一种)来描绘其在神经元中的处理过程:

看了上面的介绍,单个神经元会做多维度的决策,而神经网络会将所有神经元的决策进行结合,所以神经网络可以做更为复杂的信息处。

神经网络是一般由输入层,隐藏层(大于等于1层),输出层这三部分组成的分层结构:

多个单独神经元构成多层神经网络

输入层(Input):接收原始数据,然后往隐藏层传送

隐藏层(Hidden layer):该层是神经网络的关键,相当于对数据做一次特征提取。即对数据做平移、旋转、伸缩、扭曲,让数据变得线性可分。

输出层(Output):神经网络的决策输出

线性可分是什么样的呢?

我们举个比较形象的例子,下图是原始数据,全局很多绿点、红点相互交错。

把所有绿色点赶到一边(伸缩、旋转和扭曲),然后红色点自然被挤到另一端,要是pose还不够帅,就挪挪位置(平移)。这时候数据就呈线性可分状态,只需干脆利落地砍一刀,绿点红点就彻底区分开了。

关于神经网络的简单介绍就到这里了,其实神经网络在摄像中也逐渐应用地越来越广泛。甚至有人说借助神经网络,手机也真的能拍出“单反质量”的照片。神经网络可以通过它所拥有的模型对图像进行处理来提升效果;并且如果手机中搭载了神经网络技术,还可以智能地学习你的图像效果习惯,以后拍照再也不用一遍一遍地调色调啦~

随着神经网络技术的发展,相信未来它会给我们带来更多的惊喜!

C部门-实习记者丨Hao

文字编辑丨秦漠 排版编辑丨杜杜羊

部分图片来源网络,版权归原作者所有

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