人工智能越來越火，甚至成了日常生活無處不在的要素。人工智能是什麼？深度學習、機器學習又與人工智能有什麼關係？作為開發者如何進入人工智能領域？
近期我們將連載一個深度學習專題，由百度深度學習技術平臺部主任架構師畢然分享，讓你快速入門深度學習，參與到人工智能浪潮中。
從本專題中，你將學習到：
- 深度學習基礎知識
- Numpy實現神經網絡構建和梯度下降算法
- 計算機視覺領域主要方向的原理、實踐
- 自然語言處理領域主要方向的原理、實踐
- 個性化推薦算法的原理、實踐
本文是專題第一篇，會涉及三個知識點：
- 人工智能、機器學習、深度學習三者的關係，並簡要介紹了深度學習的發展歷史以及未來趨勢。
- 介紹構建深度模型的五個步驟，並使用Numpy實現神經網絡。
- 原理介紹和代碼實踐並行，詳細介紹了使用Numpy實現梯度下降算法。
深度學習介紹
對於深度學習初學者來說，容易遇到三個入門級問題：
- 人工智能、機器學習、深度學習三者之間關係是什麼？
- 一般的機器學習方法是什麼？
- 為什麼那麼多人看好深度學習，其未來的發展趨勢是什麼？
首先對第一個問題，以人工智能、機器學習、深度學習三者的關係開始。三者覆蓋的技術範疇是逐層遞減的，人工智能是最寬泛的概念，機器學習則是實現人工智能的一種方式，也是目前較有效的方式。
深度學習是機器學習算法中最熱的一個分支，在近些年取得了顯著的進展，並代替了多數傳統機器學習算法。所以，三者的關係可用下圖表示，人工智能 > 機器學習 > 深度學習。
圖1：人工智能、機器學習和深度學習三者之間的概念範圍
其次，對於第二個問題，一般的機器學習方法是什麼？
舉例類比，機器如一個機械的學生一樣，只能通過嘗試答對（最小化損失）大量的習題（已知樣本）來學習知識（模型參數ｗ），期望用學習到的知識ｗ組成完整的模型
，能回答不知道答案的考試題（未知樣本）。
最小化損失是模型的優化目標，實現損失最小化的方法稱為優化算法，也稱為尋解算法（找到使得損失函數最小的參數解）。參數和輸入Ｘ組成公式的基本結構稱為假設。
在中學期間，傾斜滑動法計算重力加速度時，基於對物體重量和作用力數據的觀測，我們提出的是線性假設，即作用力和加速度是線性關係。牛頓第二定律的驗證過程也是機器學習的參數確定過程。由此可見，模型假設，評價函數（損失/優化目標）和優化算法是構成一個模型的三個部分。
圖2：學習確定參數的方法
關於第三個問題。在深度學習框架出現之前，機器學習工程師處於手工業作坊生產的時代。為了完成建模，工程師需要儲備大量數學知識，併為特徵工程工作積累大量行業知識。每個模型是極其個性化的，建模者如同手工業者一樣，將自己的積累形成模型的“個性化簽名”。
圖3：深度學習有悠久的發展歷史，但在2010年後才逐漸成熟。
而今，“深度學習工程師”進入了工業化大生產時代。只要掌握深度學習必要但少量的理論知識，掌握Python編程即可以在深度學習框架實現極其有效的模型，甚至與該領域最領先的實現模型不相上下。建模這個被“老科學家”們長期把持的建模領域面臨著顛覆，也是新入行者的機遇。
用Python搭建神經網絡
實踐出真知，理論知識說得天花亂墜也不如多寫幾行代碼，接下來將介紹使用Numpy構建神經網絡、實現梯度下降的具體方法。本次實驗實現波士頓房價預測的迴歸模型。
應用於不同場景的深度學習模型具備一定的通用性，均分為五個步驟來完成模型的構建和訓練，使用Numpy實現神經網絡也不外乎如此，步驟如下：
- 數據處理：從本地文件或網絡地址讀取數據，並做預處理操作，如校驗數據的正確性等。
- 模型設計：完成網絡結構的設計（模型要素1），相當於模型的假設空間，即模型能夠表達的關係集合。
- 訓練配置：設定模型採用的尋解算法（模型要素2），即優化器，並指定計算資源。
- 訓練過程：循環調用訓練過程，每輪均包括前向計算 、損失函數（優化目標，模型要素3）和後向傳播這三個步驟。
- 保存模型：將訓練好的模型保存，以備預測時調用。
下面使用Python編寫預測波士頓房價的模型，一樣遵循這樣的五個步驟。正是由於這個建模和訓練的過程存在通用性，即不同的模型僅僅在模型三要素上不同，而五個步驟中的其它部分保持一致，深度學習框架才有用武之地。
數據處理與讀取
首先進行數據處理，完成數據集劃分、數據歸一化，以及構建數據讀取生成器。代碼如下：
def load_data():
# 從文件導入數據
datafile = './work/housing.data'
data = np.fromfile(datafile, sep=' ')
# 每條數據包括14項，其中前面13項是影響因素，第14項是相應的房屋價格中位數
feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \\
'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]
feature_num = len(feature_names)
# 將原始數據進行Reshape，變成[N, 14]這樣的形狀
datadata = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
# 將原數據集拆分成訓練集和測試集
# 這裡使用80%的數據做訓練，20%的數據做測試
# 測試集和訓練集必須是沒有交集的
ratio = 0.8
offset = int(data.shape[0] * ratio)
training_data = data[:offset]
# 計算train數據集的最大值，最小值，平均值
maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \\
training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]
# 對數據進行歸一化處理
for i in range(feature_num):
#print(maximums[i], minimums[i], avgs[i])
data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])
# 訓練集和測試集的劃分比例
training_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
return training_data, test_data
構建神經網絡
將波士頓房價預測輸出的過程以“類和對象”的方式來描述，實現的方案如下所示。類成員變量有參數 w 和 b，並寫了一個forward函數（代表“前向計算”）完成上述從特徵和參數到輸出預測值的計算過程。
class Network(object):
def __init__(self, num_of_weights):
# 隨機產生w的初始值
# 為了保持程序每次運行結果的一致性，
# 此處設置固定的隨機數種子
np.random.seed(0)
self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1)
self.b = 0.
def forward(self, x):
z = np.dot(x, self.w) + self.b
目前已經實現了房價預測模型的前向過程，但是如何知道預測的結果呢，假設預測值為z而真是房價為y，這時我們需要有某種指標來衡量預測值z跟真實值y之間的差距。
對於迴歸問題，最常採用的衡量方法是使用均方誤差作為評價模型好壞的指標，具體定義如下：
上式中的Loss(簡記為: L)通常也被稱作損失函數，它是衡量模型好壞的指標，在迴歸問題中均方誤差是一種比較常見的形式。
由於實現的房價預測模型的權重是隨機初始化的，這個權重參數處在模型極小值的概率幾乎為0，我們需要使用梯度下降算法不斷更新權重，直到該權重處於模型的極小值或最小值附近。
Numpy實現梯度下降算法
前文已提到，構建機器學習模型的首要是從一個假設空間，構建算法，去達到這個假設空間的最優值。以下圖為例，
圖4：梯度下降方向示意圖
從隨機初始化的點達到坡底（最優值）的過程，特別類似於一位想從山峰走到坡谷的盲人，他看不見坡谷在哪（無法逆向求解出Loss導數為0時的參數值），但可以伸腳探索身邊的坡度（當前點的導數值，也稱為梯度）。
那麼，求解Loss函數最小值可以“從當前的參數取值，一步步的按照下坡的方向下降，直到走到最低點”實現。
現在我們要找出一組的值，使得損失函數最小，實現梯度下降法的方案如下：
上面我們講過了損失函數的計算方法，公式定義損失函數如下：
其中是
網絡對i第個樣本的預測值
根據公式，可以計算出L對w和b的偏導數
從導數的計算過程可以看出，因子被消掉了，這是因為二次函數求導的時候會產生因子，這也是我們將損失函數改寫的原因
這裡我們感興趣的是和，
則可以在Network類中定義如下的梯度計算函數。
梯度計算公式
藉助於Numpy裡面的矩陣操作，我們可以直接對所有 一次性的計算出13個參數所對應的梯度來。
公式看不懂沒關係。且看下述代碼如何實現梯度計算，網絡訓練和參數更新。
def gradient(self, x, y):
z = self.forward(x)
gradient_w = (z-y)*x
gradient_w = np.mean(gradient_w, axis=0)
gradient_wgradient_w = gradient_w[:, np.newaxis]
gradient_b = (z - y)
gradient_b = np.mean(gradient_b)
return gradient_w, gradient_b
def update(self, graident_w5, gradient_w9, eta=0.01):
net.w[5] = net.w[5] - eta * gradient_w5
net.w[9] = net.w[9] - eta * gradient_w9
def train(self, x, y, iterations=100, eta=0.01):
points = []
losses = []
for i in range(iterations):
points.append([net.w[5][0], net.w[9][0]])
z = self.forward(x)
L = self.loss(z, y)
gradient_w, gradient_b = self.gradient(x, y)
gradient_wgradient_w5 = gradient_w[5][0]
gradient_wgradient_w9 = gradient_w[9][0]
self.update(gradient_w5, gradient_w9, eta)
losses.append(L)
if i % 50 == 0:
print('iter {}, point {}, loss {}'.format(i, [net.w[5][0], net.w[9][0]], L))
return points, losses
運行代碼後，從下面這個圖裡可以清晰的看到損失函數的下降過程。
圖5：損失函數下降過程
總結一下，本文以機器學習深度學習概述開篇，講解了深度學習的基礎知識，通過使用Numpy實現房價預測模型，詳細講解了構建深度學習模型的五個步驟，以及梯度下降的基本原理、如何使用Numpy實現梯度下降等內容，希望對你入門深度學習有幫助。
最後，小編想說：我是一名python開發工程師，
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