仅仅是自己向大佬们学习过程中，知识的一个记录和积累，后续有新的认识会及时更新。

1 认识机器学习与深度学习

1.1 学习

介绍机器学习与深度学习之前，让我们先了解下什么是学习，即：系统通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习。

1.2 机器学习

机器学习
该方法以统计语言模型为基础，利用数据及某种特定的方法，如统计方法或推理方法等来学习数据中的有价值的知识，以提升系统的性能。
机器学习意义：从数据中抽取规律，并预测未来。
机器学习缺点：机器学习主要利用数据特征进行分类，然而这些特征过于依赖人工完成，并且需要大量领域专业知识，耗时耗力。

1.3 深度学习

为解决上述机器学习问题，有学者开始利用神经网络通过训练自动捕获数据特征，取得了不错的效果（特征表示学习）。随着神经网络进一步加深，出现了多层次的“表示学习”，它把学习的性能提升到另一个高度。这种学习的层次多了，其实也就是套路深了。于是，人们就给它取了一个特别的名称—Deep Learning（深度学习）。

深度学习：深度学习就是一种包括多个隐含层（越多即为越深）的多层感知机。它通过组合低层特征，形成更为抽象的高层表示，用以描述被识别对象的高级属性类别或特征。能自生成数据的中间表示（虽然这个表示并不能被人类理解）。
深度学习缺点：
根据“麻烦守恒定律“可知“麻烦不会减少，只会转移”。因此深度学习也存在一定的缺点:即深度学习的不可解释性，因为机器学习的特征，对人而言，相当于黑盒，人们无法去解释，只能根据经验，通过调参来提高深度学习模型的性能。
深度学习是否可靠？
那么问题就来了，既然深度学习中间过程相当于黑盒，具有不可解释性，那么深度学习是否可靠呢？
深度学习通过自动完成逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加准确，与原来的人工提取特征的方法相比，深度学习利用了大数据来自动获得事物特征，让“数据自己说话”，因此，更能够刻画数据丰富的内在信息。一般来说，层数更多的网络，通常具有更强的抽象能力（即数据表征能力），也就能够产生更好的分类识别的结果。但也不是层次越多越好，毕竟“物极必反”，经过学者们的不断实验表明，这种极深的架构叠加，带来的通信开销会淹没性能的提升，因此深度”仅仅是手段，“表示学习”才是目的。

1.4 机器学习与深度学习之间的联系与区别

联系：深度学习是实现机器学习算法的技术。
区别：个人觉得他们之间的区别主要是他们提取特征方式的不同，另外从模式分类角度来看，机器学习主要分为特征提取和分类预测两个独立的步骤。深度学习采用“端到端（end-to-end）”学习方式，即特征提取和分类任务合二为一（黑盒），输入的是原始数据（始端），输出的直接就是最终目标（末端），中间过程不可知。

2 通过现象看本质

2.1机器学习

根据台湾大学李宏毅博士的通俗说法：

所谓机器学习，在形式上可近似等同于，在数据对象中通过统计或推理的方法，寻找一个有关特定输入和预期输出的功能函数。

比如：输入变量（特征）空间记作大写的X，而把输出变量空间记为大写的Y。那么所谓的机器学习，在形式就是完成如下变换：Y=f (X)
但是如何去构造，同时让其准确的识别输入特征并输出正确的结果？因此，需要通过训练数据来构造符合标准的函数，构建一套评估体系去判断函数的好坏。

2.1.1 机器学习三板斧：

建模：感知机、支持向量机、最大熵函数等；
评估：F值、损失函数；
优化：BP、Adam等算法。

2.1.2 机器学习三大门派：

监督学习
所有的监督学习，基本上都是“分类”的代名词。它从有标签的训练数据中学习模型，然后给定某个新数据，利用模型预测它的标签。这里的标签，其实就是某个事物的分类。
无监督学习
无监督学习，本质上就是‘聚类（Cluster）’的近义词。通过聚类分析将非标签数据聚成几个群。
半监督学习
既用到了标签数据，又用到了非标签数据。（更贴近人类的学习方式）。

另外强化学习也是机器学习中重要流派，通过多步恰当的决策，来逼近一个最优的目标。其灵感来源于行为主义理论：有机体如何在环境给予的奖励或惩罚刺激下，逐步形成对刺激的预期，从而产生能获得最大利益的习惯性行为。
强化学习的优势就在于不需要准备大量的训练样本，它重视的是环境给予的反馈。

2.2 深度学习

机器学习在本质上，就是找好一个合适的函数。而神经网络最牛的地方可能就在于，它可以在理论上证明：“一个包含足够多隐层神经元的多层前馈网络，能以任意精度逼近任意预定的连续函数（Universal Approximation Theorem）。但需要注意以下两点：

神经网络尽可能好地去“近似”某个特定函数，而不是说“准确”计算这个函数。因此可以通过增加隐含层神经元的个数来提升近似的精度。
被近似的函数，必须是连续函数。如果函数是非连续的，也就是说有极陡跳跃的函数，神经网络就“爱莫能助”了。

2.2.1 神经网络是如何模拟函数的呢？

见链接1中第五部分，讲的非常详细。

3 了解深度学习

3.1 感知机

感知机：神经网络的起点，神经网络中的“Hello World”。从其几何意义来说，感知机可看做一个由超平面划分的空间位置的识别器。
当特征n为两三个维度时，可以利用它的几何空间来直观解释这个分类器，但当n更大时，就很难再用它的几何意义来研究神经网络感知机超平面。
感知机缺点：
感知机虽然可以解决一些简单的问题，但面对复杂问题，如异或计算等就略显乏力了。

3.2 多层神经网络

为解决上述问题，有学者在输入层和输出层之间添加一层神经元，即隐藏层，使得网络复杂起来，便可解决一些相关复杂的问题。类似的，如果将若干个单层神经网路联系在一起，便简单的构成了多层神经网络，从而增强神经网络的表达能力。（需要注意：每一层神经元仅仅与下一层的神经元全连接。但在同一层之内，神经元彼此不连接，而且跨层之间的神经元，彼此也不相连。）
在多层前馈神经网络中，输入层神经元主要用于接收外加的输入信息，在隐含层和输出层中，都有内置的激活函数，可对输入信号进行加工处理，最终的结果，由输出层“呈现”出来。

3.2.1分布式特征表达

分布式表征：是人工神经网络研究的一个核心思想。简单来说，就是当我们表达一个概念时，神经元和概念之间不是一对一对应映射（map）存储的，它们之间的关系是多对多。具体而言，就是一个概念可以用多个神经元共同定义表达，同时一个神经元也可以参与多个不同概念的表达，只不过所占的权重不同罢了。
分布式表征表示有很多优点。其中最重要的一点，莫过于当部分神经元发生故障时，信息的表达不会出现覆灭性的破坏。

3.2.2损失函数

损失函数也称为代价函数，用来度量预期和实际二者之间的“落差”程度。因此，损失函数值越小，模型越好。
常见的损失函数有如下3类：

有了损失函数，那么我们就可以利用其进行神经网络的调参，主要有以下两种方法：

第一类方法从后至前调整网络参数，典型代表就是“误差反向传播”，如BP算法。
首先随机设定初值，然后计算当前网络的输出，然后根据网络输出与预期输出之间的差值，采用迭代的算法，反方向地去改变前面各层的参数，直至网络收敛稳定。
第二类方法正好相反，从前至后调整参数，代表就是目前流行的“深度学习”。
该方法常用“逐层初始化”(layer-wise pre-training)训练机制，即：从“从前至后”的逐层训练方法。

那么如何使损失函数达到最小呢？大致分为以下三步：

损失是否足够小？如果不是，计算损失函数的梯度；
按梯度的反方向走一小步，以缩小损失；
循环到(1)
这种按照负梯度的若干倍数，不停地调整函数权值的过程就叫做“梯度下降法”。通过这样的方法，改变每个神经元与其他神经元的连接权重及自身的偏置，让损失函数的值下降得更快，进而将值收敛到损失函数的某个极小值

3.2.3 神经元的设计

输入层神经元个数
如果图片的维度是16×16，那么我们输入层神经元就可以设计为256个（也就是说，输入层是一个包括256个灰度值的向量），每个神经元接受的输入值，就是归一化处理之后的灰度值。0代表白色像素，黑色像素像素代表1，灰度像素的值介于0到1之间。也就是说，输入向量的维度（像素个数）要和输入层神经元个数相同
输出层神经元个数
对输出层而言，其神经元个数和输入神经元的个数，是没有对应关系的，而是和待分事物类别有一定的相关性。
如：任务是识别手写数字，而数字有0_{9共10类。所以，如果在输出层采用Softmax回归函数，它的输出神经元数量仅为10个，分别对应是数字“0}9”的分类概率。最终的分类结果，择其大者而判之。
隐藏层神经元个数
隐含层暂定为一个黑箱，它负责输入和输出之间的非线性映射变化，因此，隐含层的层数不固定，每层的神经元个数也不固定，它们都属于“超参数”，是人们根据实际情况不断调整选取的。
权值：神经元与神经元之间的影响程度。
偏置：连接的强弱程度，告诉下一层相邻神经元更应该关注的部分。
神经网络结构的设计目的在于，让神经网络以“更佳”的性能来学习。而这里的所谓“学习”，就是找到合适的权重和偏置，让损失函数的值达到最小。

3.2.4BP算法

神经网络层数的增多，虽然可为其提供更大的灵活性，让网络能有更强的表征能力，（能解决更多更复杂的问题），但随之而来的庞大网络参数训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈，BP算法可以有效地解决该问题。
BP算法是一个双向算法，主要分为两步：

正向传播输入信息，实现分类功能（所有的有监督学习，在本质都可以归属于分类）；
反向传播误差，调整网络权值。

所谓的正向传播就是信号通过激活函数的加工，一层一层的向前“蔓延”，直到抵达输出层。

3.2.5 激活函数

神经元与神经元的连接都是基于权值的线性组合。但线性的组合依然是线性的，网络的表达能力非常有限。因此，需要加入非线性层，自此激活函数就登场了！

3.2.6 池化层

池化层函数力图用统计特性反应出来的1个值，来代替原来的整个子区域，从而减少了参数数量，从而可以预防网络过拟合。
池化之后的图片，虽然比较模糊。但计算机的“视界”和人类完全不同，池化后的图片，丝毫不会影响它们对图片的特征提取。

参考资料：https://www.zhihu.com/column/zhangyuhong（通俗易懂,可作为深度学习科普入门资料）
https://github.com/frank-lam/fullstack-tutorial

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