深度學習深入淺出

qi66發表於2023-04-09


深度學習是機器學習的一個分支,其核心思想是利用深層神經網路對資料進行建模和學習,從而實現識別、分類、預測等任務。在過去幾年中,深度學習技術取得了許多突破性的成果,如在影像識別、語音識別、自然語言處理、遊戲AI等領域中。

本文將簡要介紹深度學習的基本原理,並使用Python中的TensorFlow庫演示如何實現一個簡單的神經網路模型。

一 基本原理

深度學習中最基本的模型是神經網路(Neural Network),它的結構模仿了人類的神經系統,包含多個層級(Layer)。

神經網路的基本組成單元是神經元(Neuron),每個神經元接收多個輸入,經過加權和與偏置項相加後透過一個啟用函式(Activation Function)輸出。

多個神經元可以組成一個層級,不同層級之間的神經元可以進行連線,形成一個完整的神經網路。

深度學習中的深度(Depth)指的是神經網路的層數,一般來說,層數越多,網路的表達能力越強。

訓練神經網路需要使用反向傳播演演算法(Backpropagation),透過反向傳播誤差訊號,更新神經網路中的引數(Weight)和偏置項(Bias),使得模型的輸出更加接近於真實值。

深度學習中最常用的神經網路結構是多層感知機(Multilayer Perceptron,MLP),它是由多層神經元組成的網路,每層之間相互連線,其中輸入層接收資料,輸出層輸出結果,中間的隱藏層則對輸入資料進行非線性變換和特徵提取。MLP的訓練過程通常使用反向傳播演演算法(Backpropagation,BP)進行引數最佳化。

二 深度學習的優點

  1. 可以自主地學習和提取特徵

深度學習的一個最大優點是可以自主地學習和提取資料中的特徵。相比於傳統機器學習方法,需要人工提取特徵,深度學習可以自動提取最相關的特徵。這使得深度學習在許多領域取得了巨大的成功,如影像識別、自然語言處理等。

  1. 可以處理大規模資料

深度學習可以處理大規模資料,並且隨著資料規模的增加,深度學習的表現也會變得更好。這使得深度學習在許多領域都具有非常廣泛的應用,如語音識別、自然語言處理、影像識別等。

  1. 可以處理非線性關係

傳統的機器學習演演算法通常只能處理線性關係,但深度學習可以處理非線性關係。這使得深度學習在許多領域都有很好的表現,如影像識別、語音識別等。

  1. 可以進行端到端的學習

深度學習可以進行端到端的學習,即從輸入資料到輸出結果的整個過程都可以透過深度學習來完成。這使得深度學習非常適合處理一些複雜的任務,如自然語言處理、語音識別等。

三 深度學習的缺點

  1. 資料要求高

深度學習的模型需要大量的資料進行訓練,而且資料的質量也需要較高。如果資料的質量不高,比如包含較多的噪聲或錯誤,那麼深度學習的效果將會受到很大的影響。此外,深度學習對資料的標註要求也較高,標註不準確的資料可能會影響模型的學習效果。

  1. 計算資源要求高

深度學習的模型通常需要進行大量的計算,因此需要較高的計算資源。在傳統的CPU上訓練深度學習模型往往非常緩慢,因此需要使用GPU或者TPU等硬體加速器來加快訓練速度。此外,訓練深度學習模型所需要的儲存資源也非常大,因此需要較高的儲存容量。

  1. 模型過於複雜

深度學習的模型通常非常複雜,包含大量的引數和層數,因此很難理解其內部的工作原理。這使得深度學習模型的可解釋性較低,難以分析和除錯。此外,過於複雜的模型也容易過擬合,導致在新資料上的表現不佳。

  1. 對人類知識的依賴較低

深度學習可以自主地提取資料中的特徵,從而免去了手動特徵提取的繁瑣過程。然而,這也使得深度學習模型對人類知識的依賴較低。這意味著深度學習可能會忽略一些重要的特徵,因為這些特徵在資料中並不明顯。同時,深度學習也容易受到資料集本身的偏差影響,從而導致模型的預測結果不準確。

四 深度學習應用

深度學習可以應用於各種領域,比如影像識別、自然語言處理、語音識別等。在影像識別領域,深度學習可以用來識別影像中的物體,從而幫助計算機自主地理解影像內容。在自然語言處理領域,深度學習可以用來自動翻譯、問答、文字生成等任務。在語音識別領域,深度學習可以用來識別人的語音指令,從而幫助人們更方便地與計算機進行互動。

手寫數字識別

TensorFlow是由Google開發的一個開源機器學習庫,可以用於各種機器學習任務,包括深度學習。它的核心是一個圖(Graph)計算模型,使用者可以使用TensorFlow構建圖中的節點(Node)和邊(Edge),並執行計算。

在TensorFlow中,神經網路模型是透過一系列的層級(Layer)組成的。每個層級包含多個神經元(Neuron),每個神經元的輸出透過一個啟用函式(Activation Function)進行變換。TensorFlow提供了多種常用的啟用函式,如sigmoid、ReLU、tanh等。

手寫數字識別是深度學習中的一個經典問題,它要求識別0-9十個數字的手寫影像。在本文中,我們將使用MNIST資料集,它包含了一系列已經被標記過的手寫數字影像,每個影像的大小為28x28畫素。

首先,我們需要匯入必要的庫:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然後,我們需要載入手寫數字資料集MNIST,並對資料進行預處理:

mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

train_images = train_images.reshape((-1, 784))
test_images = test_images.reshape((-1, 784))

接下來,我們可以定義我們的神經網路模型:

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dropout(0.5),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

這個模型有兩個隱藏層,第一個隱藏層有128個神經元,使用ReLU啟用函式,第二個隱藏層使用Dropout來避免過擬合,輸出層有10個神經元,使用softmax啟用函式。

接下來,我們需要編譯模型,並訓練它:

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64,
                    validation_data=(test_images, test_labels))

我們使用Adam最佳化器,稀疏交叉熵損失函式和準確率作為評價指標進行模型編譯。然後,我們使用fit方法來訓練模型,將訓練集和測試集傳遞給模型,並設定10個epochs和64個batch size。

最後,我們可以使用訓練好的模型來對手寫數字進行預測:

predictions = model.predict(test_images)

print(np.argmax(predictions[:10], axis=1))
print(test_labels[:10])

我們使用predict方法來對測試集進行預測,並使用argmax函式找到預測結果中最大值的索引,作為預測的類別。最後,我們列印前10個預測結果和它們對應的真實標籤。

完整程式碼:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

train_images = train_images.reshape((-1, 784))
test_images = test_images.reshape((-1, 784))

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dropout(0.5),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64,
                    validation_data=(test_images, test_labels))
                    
predictions = model.predict(test_images)

print(np.argmax(predictions[:10], axis=1))
print(test_labels[:10])

相關文章