RNN与CNN最强科普

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概要

本文科普性质偏多，主要讲一下神经网络中一些常见的概念，如果是完全不懂的小白也可以阅读。

本文参考：
https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33841176
https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/79434745
https://blog.csdn.net/qq_23225317/article/details/77834890

一个例子理解NN(神经网络) 模型

现在想要计算一个人的智商，目前影响智商的因素有身高、体重、家庭背景三个，三者的影响权重也不同，最终能通过三者和权重计算出一个人的智商。这些所有的因素结合到一起就可以称为是神经网络，如下图：

由此可以引申出神经网络的三个概念：
输入层（Input layer）：众多神经元接受大量非线形输入讯息。
输出层（Output layer）：讯息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。
隐藏层（Hidden layer）：是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。

拿上面的例子来讲：
输入层（Input layer）：输入身高、体重、家庭背景等的过程。
隐藏层（Hidden layer）：把身高、体重等参数与权重一起计算出结果的过程。
输出层（Output layer）：输出这个人智商的过程。

由此也可以很简单地理解“神经元”的概念。
身高、体重、家庭背景，每个都是输入层的神经元。
计算智商的过程可能很复杂，可以把这个计算的大过程分解成很多个小过程，而每一个小过程就是隐藏层的神经元。
最终输出的智商，则是输出层的一个神经元。

RNN(循环神经网络)

RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以为语言模型来建模。

语言模型：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。

比如：

我昨天上学迟到了，老师批评了____。

一般的神经网络由输入层、隐藏层、输出层组成，隐藏层一般会根据输入层输入的内容来计算出输出结果。
而RNN（循环神经网络）的隐藏层不仅会根据输入层输入的内容计算，同时也会把上一个神经网络隐藏层计算出的结果作为参考之一。

举个例子：

句子A: 老师 批评 了 ____。
句子B: 我 昨天 上学 迟到 了 ，老师 批评 了 ____。

如果仅仅分析句子A，很难判断出老师到底批评了谁，有可能是“我”，也有可能是“小明”。
但是在句子B中，后面的内容如果同时加进了“我昨天上学迟到了”这句话的意思，后面的内容就有很大概率是“我”了。

双向循环神经网络

双向循环神经网络就是不仅仅会考虑到前面的神经网络的计算结果，后面的神经网络的计算结果也会作为计算的参考之一，例子和模型图如下：

我的手机坏了，我打算____一部新手机。

CNN(卷积神经网络)

解决的问题

比如我们要让计算机识一张“X”的图片，我们可能就会让计算机去记录该图片的一个个像素点，如下图：

但是如果图片有稍微的旋转，或者是位置上的变化，那么这种简单的方式就无法识别出来了，而通过CNN，我们就可以解决这个问题。

过程

CNN将一整个问题分解成一个个小的特征，通过卷积的数学操作找到这些特征，然后再将一个个小特征放到一起来判断是否是最终的结果。

特征

上面的识别“X”的例子，对于CNN来说，它是一块一块地来进行比对。它拿来比对的这个“小块”就是特征。
每一个特征就像是一个小图（就是一个比较小的有值的二维数组）。不同的特征匹配图像中不同的特征。在字母"X"的例子中，那些由对角线和交叉线组成的特征基本上能够识别出大多数"X"所具有的重要特征。




那么计算机究竟是如何找到这些一个个特征的？这就要用到了一个数学操作——卷积。

卷积

卷积的gif如下：

还是看上面的识别“X”的例子：


最终这个特征的计算结果如下图：

接下来就换其他特征继续运算，最终所有特征的计算结果如下：

由卷积的计算过程可知，上面图中每个位置的值越大，就说明这个位置和我们寻找的特征值越匹配。
而实际过程中，我们不需要知道每个点的特征的匹配程度，其实只需要知道“这个特征是否存在”就可以。
打个比方，我们通过“猫头”、“猫爪”、“猫的身子”这个三个特征来判断出是一只猫，而至于这些特征是在图片的上方，下方还是左方右方，我们并不关心，只要最终能找到这些特征，我们就能判断是一只猫。
也因此就有了“池化”的必要。

池化

池化可以将一幅大的图像缩小，同时又保留其中的重要信息。常情况下，池化都是2*2大小，比如对于max-pooling来说，就是取输入图像中2*2大小的块中的最大值，作为结果的像素值，相当于将原始图像缩小了4倍。


因为最大池化（max-pooling）保留了每一个小块内的最大值，所以它相当于保留了这一块最佳的匹配结果（因为值越接近1表示匹配越好）。这也就意味着它不会具体关注窗口内到底是哪一个地方匹配了，而只关注是不是有某个地方匹配上了。这也就能够看出，CNN能够发现图像中是否具有某种特征，而不用在意到底在哪里具有这种特征。

通过上面的过程，其实我们已经在图片中找到一个个特征了，那么我们又是如何通过一个个特征来判断出最终的结果的呢？这就是全连接层做的事情。

全连接层

我们从一个比较形象的例子来解释全连接层做的事情：
现在有一张图片，我们要识别图片里面的是一只猫，按照CNN的思路，我们肯定要先找到各个特征，比如“猫头”、“猫尾巴”。

如果找到了这些特征，我们自然可以得出“猫”的结果：

但是，问题是计算机也肯定无法直接识别出“猫头”、“猫尾巴”这些特征啊？所以这些特征只能由一些更小的特征得出，比如要得出“猫头”的特征，就要得到“猫眼睛”、“猫耳朵”等特征。


那么“猫眼睛”、“猫耳朵”这些细小的特征又从哪里来呢？是从前面的卷积层来的。

其他概念

迁移学习

当你在处理一张图片时，你的神经网络最后一层可能是在找孩子、狗或飞机或别的任何东西。如果你向前两层看，网络可能是在找眼睛、耳朵、嘴巴或者轮子。
迁移学习就是当你用一个数据集训练CNN时，砍掉最后的一（些）层，再用另一个不同的数据集重新训练最后一（些）层的模型。直观地说，你在重新训练模型来识别不同的高级层次特征。作为结果，训练时间大幅减少。所以当你没有足够的数据或者训练的资源时，迁移学习是非常有用的一个工具。