人工智能，机器学习，深度学习，神经网络
要说2017年什么技术最火爆，无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow。本文简述一下深度学习的入门例子MNIST。
深度学习简单介绍
首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的，但是他们有什么区别呢？
人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。
机器学习：如果一个任务可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也随之增加，那么就认为这个程序可以从经验中学习。
深度学习：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。
神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。
来一张图就比较清楚了，如下图：
MNIST解析
MNIST是深度学习的经典入门demo，他是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的，每张图片都是28*28大小（如下图），而且都是黑白色构成（这里的黑色是一个0-1的浮点数，黑色越深表示数值越靠近1），这些图片是采集的不同的人手写从0到9的数字。TensorFlow将这个数据集和相关操作封装到了库中，下面我们来一步步解读深度学习MNIST的过程。
上图就是4张MNIST图片。这些图片并不是传统意义上的png或者jpg格式的图片，因为png或者jpg的图片格式，会带有很多干扰信息（如：数据块，图片头，图片尾，长度等等），这些图片会被处理成很简易的二维数组，如图：
可以看到，矩阵中有值的地方构成的图形，跟左边的图形很相似。之所以这样做，是为了让模型更简单清晰。特征更明显。
我们先看模型的代码以及如何训练模型：
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mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)# x是特征值 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])# w表示每一个特征值（像素点）会影响结果的权重 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.matmul(x, W) + b# 是图片实际对应的值 y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])<br> cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # mnist.train 训练数据 for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) #取得y得最大概率对应的数组索引来和y_的数组索引对比，如果索引相同，则表示预测正确 correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y, 1), tf.arg_max(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) |
首先第一行是获取MNIST的数据集，我们逐一解释一下：
x（图片的特征值）：这里使用了一个28*28=784列的数据来表示一个图片的构成，也就是说，每一个点都是这个图片的一个特征，这个其实比较好理解，因为每一个点都会对图片的样子和表达的含义有影响，只是影响的大小不同而已。至于为什么要将28*28的矩阵摊平成为一个1行784列的一维数组，我猜测可能是因为这样做会更加简单直观。
W（特征值对应的权重）：这个值很重要，因为我们深度学习的过程，就是发现特征，经过一系列训练，从而得出每一个特征对结果影响的权重，我们训练，就是为了得到这个最佳权重值。
b（偏置量）：是为了去线性话（我不是太清楚为什么需要这个值）
y（预测的结果）：单个样本被预测出来是哪个数字的概率，比如：有可能结果是[ 1.07476616 -4.54194021 2.98073649 -7.42985344 3.29253793 1.96750617 8.59438515 -6.65950203 1.68721473 -0.9658531 ]，则分别表示是0，1，2，3，4，5，6，7，8，9的概率，然后会取一个最大值来作为本次预测的结果，对于这个数组来说，结果是6（8.59438515）
y_（真实结果）：来自MNIST的训练集，每一个图片所对应的真实值，如果是6，则表示为：[0 0 0 0 0 1 0 0 0]
再下面两行代码是损失函数（交叉熵）和梯度下降算法，通过不断的调整权重和偏置量的值，来逐步减小根据计算的预测结果和提供的真实结果之间的差异，以达到训练模型的目的。
算法确定以后便可以开始训练模型了，如下：
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for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) |
mnist.train.next_batch(100)是从训练集里一次提取100张图片数据来训练，然后循环1000次，以达到训练的目的。
之后的两行代码都有注释，不再累述。我们看最后一行代码：
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print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) |
mnist.test.images和mnist.test.labels是测试集，用来测试。accuracy是预测准确率。
当代码运行起来以后，我们发现，准确率大概在92%左右浮动。这个时候我们可能想看看到底是什么样的图片让预测不准。则添加如下代码：
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for i in range(0, len(mnist.test.images)): result = sess.run(correct_prediction, feed_dict={x: np.array([mnist.test.images[i]]), y_: np.array([mnist.test.labels[i]])}) if not result: print('预测的值是：',sess.run(y, feed_dict={x: np.array([mnist.test.images[i]]), y_: np.array([mnist.test.labels[i]])})) print('实际的值是：',sess.run(y_,feed_dict={x: np.array([mnist.test.images[i]]), y_: np.array([mnist.test.labels[i]])})) one_pic_arr = np.reshape(mnist.test.images[i], (28, 28)) pic_matrix = np.matrix(one_pic_arr, dtype="float") plt.imshow(pic_matrix) pylab.show() breakprint(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) |
for循环内指明一旦result为false，就表示出现了预测值和实际值不符合的图片，然后我们把值和图片分别打印出来看看：
预测的值是： [[ 1.82234347 -4.87242508 2.63052988 -6.56350136 2.73666072 2.30682945 8.59051228 -7.20512581 1.45552373 -0.90134078]]
对应的是数字6。
实际的值是： [[ 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]]
对应的是数字5。
我们再来看看图片是什么样子的：
的确像5又像6。
总体来说，只有92%的准确率，还是比较低的，后续会解析一下比较适合识别图片的卷积神经网络，准确率可以达到99%以上。
一些体会与感想
我本人是一名iOS开发，也是迎着人工智能的浪潮开始一路学习，我觉得人工智能终将改变我们的生活，也会成为未来的一个热门学科。这一个多月的自学下来，我觉得最为困难的是克服自己的畏难情绪，因为我完全没有AI方面的任何经验，而且工作年限太久，线性代数，概率论等知识早已还给老师，所以在开始的时候，总是反反复复不停犹豫，纠结到底要不要把时间花费在研究深度学习上面。但是后来一想，假如我不学AI的东西，若干年后，AI发展越发成熟，到时候想学也会难以跟上步伐，而且，让电脑学会思考这本身就是一件很让人兴奋的事情，既然想学，有什么理由不去学呢？与大家共勉。
参考文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25482889
https://hit-scir.gitbooks.io/neural-networks-and-deep-learning-zh_cn/content/chap1/c1s0.html
