1. 循環神經網路（RNN）簡介
循環神經網路英文名稱為 ( Recurrent Neural Network, RNN )，其通過使用帶自反饋的神經元，能夠處理任意長度的 時序 數據。
給定輸入時序序列
式中， 表示一段時序數據， 為時間長度
以一段英文段落為例，其時序數據可以表示為：
若是一段視頻，將其每一幀通過CNN網路處理得到相應的編碼向量
循環神經網路通過以下公式更新隱藏層的活性值
循環神經網路圖示
RNN的基本模型如下圖所示，為便於理解，圖中將RNN的模型展開，按照時序方向對其前向傳播流程進行介紹
RNN的基本模型
利用數學表達式整個過程可以變得更加清晰，RNN的前向傳播公式如下：
將上述過程整合到一個RNN cell中，可以表示為如下圖所示的過程：
RNN的前向傳播示意圖
缺陷:
沒有利用到模型後續的信息，可以通過雙向RNN網路進行優化
RNN主要有兩種計算梯度的方式：隨時間反向傳播（BPTT）和實時循環學習法（RTRL）演算法
本文中主要介紹隨時間反向傳播的方法 （ BackPropagation Through Time ）
RNN的損失函數與任務有關，對於同步的序列對序列任務，其loss可以用交叉熵公式表示
然後通過BPTT演算法便可以進行梯度的反向傳播計算
梯度爆炸的解決方法：梯度修剪
梯度消失的解決方法：增加長程依賴 LSTM,GRU
GRU的基本思路：增加相關門（Relate Gate）和更新門（Update Gate），進而使得RNN單元具有記憶能力
首先從數學角度對GRU的前向傳播過程進行介紹，具體公式如下：
公式中各變數的含義：
將上述數學公式轉化為圖像，可得
GRU Cell的前向傳播流程
LSTM意為長短時記憶網路 （Long Short-Term Memory Network，LSTM） ，可以有效地解決簡單神經網路的梯度消失和爆炸問題
在LSTM中，與GRU主要有兩點不同
同樣，先從數學公式入手，對LSTM的前向傳播過程進行了解
基於數學公式的過程，可將LSTM CELL的前向傳播過程總結為（圖片借用於nndl）：
LSTM Cell的前向傳播示意圖
從上圖中可以看出，LSTM在前向傳播的過程中傳輸了兩個狀態：內部狀態 以及外部狀態 ，在整個傳播過程中 外部狀態（隱狀態） 每個時刻都會被重寫，因此可以看作一種 短時記憶 ，而 內部狀態 可以在某個時刻捕捉一些關鍵信息，並將此信息保存一段時間間隔，可以看作一種 長時記憶 （長的短時記憶）
此外，在LSTM網路初始化訓練的時候，需要手動將遺忘門的數值設置的大一些，否則在參數初始化的時候，遺忘門的數據會被初始化為一個很小的值，前一時刻的內部狀態 大部分都會丟失，這樣網路很難獲取到長距離的依賴信息，並且相鄰時間間隔的梯度會非常小，導致 梯度彌散 問題，因此遺忘門的 偏置變數 的初始值 一般很大，取 1或2
將 設置為1即可，但是長度非常的大的時候會造成記憶單元的飽和，降低性能
三個門不僅依賴於 和 ，也依賴於
將兩者合並為一個門，即：
首先，我們要理解什麼是深層的RNN，對於單個的RNN cell，若將其在時間維度上展開，其深度與時間維度的長度成正比，但若將一個RNN cell看作為單個從 的映射函數，則單個cell實際上是很淺顯的一層，因此深層循環神經網路要做的就是把多個RNN cell組合起來，換句話說，就是增加從輸入 到輸出 的路徑，使得網路的深度更深。
如何增加從輸入 到輸出 的路徑呢？兩種途徑：
堆疊循環神經網路示意圖
將網路帶入到實際應用場景中：假如我們要翻譯一段句子
在這里，is和are實際上是由後面的Lucy和they所決定的，而這種單向的按照時序進行傳播的方式沒有利用到後面的信息。因此誕生了雙向循環網路
雙向循環神經網路示意圖
雙向循環神經網路實際上就是簡單的雙層循環神經網路，只不過第二層網路的傳播方式為按時序的逆向傳播，其傳播公式為：
2. 一文看懂卷積神經網路-CNN（基本原理+獨特價值+實際應用）
在 CNN 出現之前，圖像對於人工智慧來說是一個難題，有2個原因：
圖像需要處理的數據量太大，導致成本很高，效率很低
圖像在數字化的過程中很難保留原有的特徵，導致圖像處理的准確率不高
下面就詳細說明一下這2個問題：
圖像是由像素構成的，每個像素又是由顏色構成的。
現在隨隨便便一張圖片都是 1000×1000 像素以上的， 每個像素都有RGB 3個參數來表示顏色信息。
假如我們處理一張 1000×1000 像素的圖片，我們就需要處理3百萬個參數！
1000×1000×3=3,000,000
這么大量的數據處理起來是非常消耗資源的，而且這只是一張不算太大的圖片！
卷積神經網路 – CNN 解決的第一個問題就是「將復雜問題簡化」，把大量參數降維成少量參數，再做處理。
更重要的是：我們在大部分場景下，降維並不會影響結果。比如1000像素的圖片縮小成200像素，並不影響肉眼認出來圖片中是一隻貓還是一隻狗，機器也是如此。
圖片數字化的傳統方式我們簡化一下，就類似下圖的過程：
假如有圓形是1，沒有圓形是0，那麼圓形的位置不同就會產生完全不同的數據表達。但是從視覺的角度來看， 圖像的內容（本質）並沒有發生變化，只是位置發生了變化 。
所以當我們移動圖像中的物體，用傳統的方式的得出來的參數會差異很大！這是不符合圖像處理的要求的。
而 CNN 解決了這個問題，他用類似視覺的方式保留了圖像的特徵，當圖像做翻轉，旋轉或者變換位置時，它也能有效的識別出來是類似的圖像。
那麼卷積神經網路是如何實現的呢？在我們了解 CNN 原理之前，先來看看人類的視覺原理是什麼？
深度學習的許多研究成果，離不開對大腦認知原理的研究，尤其是視覺原理的研究。
1981 年的諾貝爾醫學獎，頒發給了 David Hubel（出生於加拿大的美國神經生物學家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前兩位的主要貢獻，是「 發現了視覺系統的信息處理 」，可視皮層是分級的。
人類的視覺原理如下：從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素 Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發現邊緣和方向），然後抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然後進一步抽象（大腦進一步判定該物體是只氣球）。下面是人腦進行人臉識別的一個示例：
對於不同的物體，人類視覺也是通過這樣逐層分級，來進行認知的：
我們可以看到，在最底層特徵基本上是類似的，就是各種邊緣，越往上，越能提取出此類物體的一些特徵（輪子、眼睛、軀乾等），到最上層，不同的高級特徵最終組合成相應的圖像，從而能夠讓人類准確的區分不同的物體。
那麼我們可以很自然的想到：可以不可以模仿人類大腦的這個特點，構造多層的神經網路，較低層的識別初級的圖像特徵，若干底層特徵組成更上一層特徵，最終通過多個層級的組合，最終在頂層做出分類呢？
答案是肯定的，這也是許多深度學習演算法（包括CNN）的靈感來源。
典型的 CNN 由3個部分構成：
卷積層
池化層
全連接層
如果簡單來描述的話：
卷積層負責提取圖像中的局部特徵；池化層用來大幅降低參數量級(降維)；全連接層類似傳統神經網路的部分，用來輸出想要的結果。
下面的原理解釋為了通俗易懂，忽略了很多技術細節，如果大家對詳細的原理感興趣，可以看這個視頻《 卷積神經網路基礎 》。
卷積層的運算過程如下圖，用一個卷積核掃完整張圖片：
這個過程我們可以理解為我們使用一個過濾器（卷積核）來過濾圖像的各個小區域，從而得到這些小區域的特徵值。
在具體應用中，往往有多個卷積核，可以認為，每個卷積核代表了一種圖像模式，如果某個圖像塊與此卷積核卷積出的值大，則認為此圖像塊十分接近於此卷積核。如果我們設計了6個卷積核，可以理解：我們認為這個圖像上有6種底層紋理模式，也就是我們用6中基礎模式就能描繪出一副圖像。以下就是25種不同的卷積核的示例：
總結：卷積層的通過卷積核的過濾提取出圖片中局部的特徵，跟上面提到的人類視覺的特徵提取類似。
池化層簡單說就是下采樣，他可以大大降低數據的維度。其過程如下：
上圖中，我們可以看到，原始圖片是20×20的，我們對其進行下采樣，采樣窗口為10×10，最終將其下采樣成為一個2×2大小的特徵圖。
之所以這么做的原因，是因為即使做完了卷積，圖像仍然很大（因為卷積核比較小），所以為了降低數據維度，就進行下采樣。
總結：池化層相比卷積層可以更有效的降低數據維度，這么做不但可以大大減少運算量，還可以有效的避免過擬合。
這個部分就是最後一步了，經過卷積層和池化層處理過的數據輸入到全連接層，得到最終想要的結果。
經過卷積層和池化層降維過的數據，全連接層才能」跑得動」，不然數據量太大，計算成本高，效率低下。
典型的 CNN 並非只是上面提到的3層結構，而是多層結構，例如 LeNet-5 的結構就如下圖所示：
卷積層 – 池化層- 卷積層 – 池化層 – 卷積層 – 全連接層
在了解了 CNN 的基本原理後，我們重點說一下 CNN 的實際應用有哪些。
卷積神經網路 – CNN 很擅長處理圖像。而視頻是圖像的疊加，所以同樣擅長處理視頻內容。下面給大家列一些比較成熟的應用�：
圖像分類、檢索
圖像分類是比較基礎的應用，他可以節省大量的人工成本，將圖像進行有效的分類。對於一些特定領域的圖片，分類的准確率可以達到 95%+，已經算是一個可用性很高的應用了。
典型場景：圖像搜索…
目標定位檢測
可以在圖像中定位目標，並確定目標的位置及大小。
典型場景：自動駕駛、安防、醫療…
目標分割
簡單理解就是一個像素級的分類。
他可以對前景和背景進行像素級的區分、再高級一點還可以識別出目標並且對目標進行分類。
典型場景：美圖秀秀、視頻後期加工、圖像生成…
人臉識別
人臉識別已經是一個非常普及的應用了，在很多領域都有廣泛的應用。
典型場景：安防、金融、生活…
骨骼識別
骨骼識別是可以識別身體的關鍵骨骼，以及追蹤骨骼的動作。
典型場景：安防、電影、圖像視頻生成、游戲…
今天我們介紹了 CNN 的價值、基本原理和應用場景，簡單總結如下：
CNN 的價值：
能夠將大數據量的圖片有效的降維成小數據量(並不影響結果)
能夠保留圖片的特徵，類似人類的視覺原理
CNN 的基本原理：
卷積層 – 主要作用是保留圖片的特徵
池化層 – 主要作用是把數據降維，可以有效的避免過擬合
全連接層 – 根據不同任務輸出我們想要的結果
CNN 的實際應用：
圖片分類、檢索
目標定位檢測
目標分割
人臉識別
骨骼識別
本文首發在 easyAI - 人工智慧知識庫
《 一文看懂卷積神經網路-CNN（基本原理+獨特價值+實際應用） 》
3. 人工神經網路概念梳理與實例演示
人工神經網路概念梳理與實例演示
神經網路是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入並流經激活閾值的多個節點。
遞歸性神經網路一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網路，所以他們能夠學習到數據流中的時間依賴結構。
如今機器學習已經被應用到很多的產品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推薦引擎——亞馬遜網站用於推薦商品的推薦引擎，Google和Facebook使用的廣告排名系統。最近，深度學習的一些進步將機器學習帶入公眾視野：AlphaGo 打敗圍棋大師李世石事件以及一些圖片識別和機器翻譯等新產品的出現。
在這部分中，我們將介紹一些強大並被普遍使用的機器學習技術。這當然包括一些深度學習以及一些滿足現代業務需求傳統方法。讀完這一系列的文章之後，你就掌握了必要的知識，便可以將具體的機器學習實驗應用到你所在的領域當中。
隨著深層神經網路的精度的提高，語音和圖像識別技術的應用吸引了大眾的注意力，關於AI和深度學習的研究也變得更加普遍了。但是怎麼能夠讓它進一步擴大影響力，更受歡迎仍然是一個問題。這篇文章的主要內容是：簡述前饋神經網路和遞歸神經網路、怎樣搭建一個遞歸神經網路對時間系列數據進行異常檢測。為了讓我們的討論更加具體化，我們將演示一下怎麼用Deeplearning4j搭建神經網路。
一、什麼是神經網路？
人工神經網路演算法的最初構思是模仿生物神經元。但是這個類比很不可靠。人工神經網路的每一個特徵都是對生物神經元的一種折射：每一個節點與激活閾值、觸發的連接。
連接人工神經元系統建立起來之後，我們就能夠對這些系統進行訓練，從而讓他們學習到數據中的一些模式，學到之後就能執行回歸、分類、聚類、預測等功能。
人工神經網路可以看作是計算節點的集合。數據通過這些節點進入神經網路的輸入層，再通過神經網路的隱藏層直到關於數據的一個結論或者結果出現，這個過程才會停止。神經網路產出的結果會跟預期的結果進行比較，神經網路得出的結果與正確結果的不同點會被用來更正神經網路節點的激活閾值。隨著這個過程的不斷重復，神經網路的輸出結果就會無限靠近預期結果。
二、訓練過程
在搭建一個神經網路系統之前，你必須先了解訓練的過程以及網路輸出結果是怎麼產生的。然而我們並不想過度深入的了解這些方程式，下面是一個簡短的介紹。
網路的輸入節點收到一個數值數組（或許是叫做張量多維度數組）就代表輸入數據。例如, 圖像中的每個像素可以表示為一個標量，然後將像素傳遞給一個節點。輸入數據將會與神經網路的參數相乘，這個輸入數據被擴大還是減小取決於它的重要性，換句話說，取決於這個像素就不會影響神經網路關於整個輸入數據的結論。
起初這些參數都是隨機的，也就是說神經網路在建立初期根本就不了解數據的結構。每個節點的激活函數決定了每個輸入節點的輸出結果。所以每個節點是否能夠被激活取決於它是否接受到足夠的刺激強度，即是否輸入數據和參數的結果超出了激活閾值的界限。
在所謂的密集或完全連接層中，每個節點的輸出值都會傳遞給後續層的節點，在通過所有隱藏層後最終到達輸出層，也就是產生輸入結果的地方。在輸出層, 神經網路得到的最終結論將會跟預期結論進行比較(例如，圖片中的這些像素代表一隻貓還是狗?)。神經網路猜測的結果與正確結果的計算誤差都會被納入到一個測試集中，神經網路又會利用這些計算誤差來不斷更新參數，以此來改變圖片中不同像素的重要程度。整個過程的目的就是降低輸出結果與預期結果的誤差，正確地標注出這個圖像到底是不是一條狗。
深度學習是一個復雜的過程，由於大量的矩陣系數需要被修改所以它就涉及到矩陣代數、衍生品、概率和密集的硬體使用問題，但是用戶不需要全部了解這些復雜性。
但是，你也應該知道一些基本參數，這將幫助你理解神經網路函數。這其中包括激活函數、優化演算法和目標函數(也稱為損失、成本或誤差函數)。
激活函數決定了信號是否以及在多大程度上應該被發送到連接節點。階梯函數是最常用的激活函數, 如果其輸入小於某個閾值就是0，如果其輸入大於閾值就是1。節點都會通過階梯激活函數向連接節點發送一個0或1。優化演算法決定了神經網路怎麼樣學習，以及測試完誤差後，權重怎麼樣被更准確地調整。最常見的優化演算法是隨機梯度下降法。最後, 成本函數常用來衡量誤差，通過對比一個給定訓練樣本中得出的結果與預期結果的不同來評定神經網路的執行效果。
Keras、Deeplearning4j 等開源框架讓創建神經網路變得簡單。創建神經網路結構時，需要考慮的是怎樣將你的數據類型匹配到一個已知的被解決的問題，並且根據你的實際需求來修改現有結構。
三、神經網路的類型以及應用
神經網路已經被了解和應用了數十年了，但是最近的一些技術趨勢才使得深度神經網路變得更加高效。
GPUs使得矩陣操作速度更快；分布式計算結構讓計算能力大大增強；多個超參數的組合也讓迭代的速度提升。所有這些都讓訓練的速度大大加快，迅速找到適合的結構。
隨著更大數據集的產生，類似於ImageNet 的大型高質量的標簽數據集應運而生。機器學習演算法訓練的數據越大，那麼它的准確性就會越高。
最後，隨著我們理解能力以及神經網路演算法的不斷提升，神經網路的准確性在語音識別、機器翻譯以及一些機器感知和面向目標的一些任務等方面不斷刷新記錄。
盡管神經網路架構非常的大，但是主要用到的神經網路種類也就是下面的幾種。
3.1前饋神經網路
前饋神經網路包括一個輸入層、一個輸出層以及一個或多個的隱藏層。前饋神經網路可以做出很好的通用逼近器，並且能夠被用來創建通用模型。
這種類型的神經網路可用於分類和回歸。例如，當使用前饋網路進行分類時，輸出層神經元的個數等於類的數量。從概念上講, 激活了的輸出神經元決定了神經網路所預測的類。更准確地說, 每個輸出神經元返回一個記錄與分類相匹配的概率數，其中概率最高的分類將被選為模型的輸出分類。
前饋神經網路的優勢是簡單易用，與其他類型的神經網路相比更簡單，並且有一大堆的應用實例。
3.2卷積神經網路
卷積神經網路和前饋神經網路是非常相似的，至少是數據的傳輸方式類似。他們結構大致上是模仿了視覺皮層。卷積神經網路通過許多的過濾器。這些過濾器主要集中在一個圖像子集、補丁、圖塊的特徵識別上。每一個過濾器都在尋找不同模式的視覺數據，例如，有的可能是找水平線，有的是找對角線，有的是找垂直的。這些線條都被看作是特徵，當過濾器經過圖像時，他們就會構造出特徵圖譜來定位各類線是出現在圖像的哪些地方。圖像中的不同物體，像貓、747s、榨汁機等都會有不同的圖像特徵，這些圖像特徵就能使圖像完成分類。卷積神經網路在圖像識別和語音識別方面是非常的有效的。
卷積神經網路與前饋神經網路在圖像識別方面的異同比較。雖然這兩種網路類型都能夠進行圖像識別，但是方式卻不同。卷積神經網路是通過識別圖像的重疊部分，然後學習識別不同部分的特徵進行訓練；然而，前饋神經網路是在整張圖片上進行訓練。前饋神經網路總是在圖片的某一特殊部分或者方向進行訓練，所以當圖片的特徵出現在其他地方時就不會被識別到，然而卷積神經網路卻能夠很好的避免這一點。
卷積神經網路主要是用於圖像、視頻、語音、聲音識別以及無人駕駛的任務。盡管這篇文章主要是討論遞歸神經網路的，但是卷積神經網路在圖像識別方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3遞歸神經網路
與前饋神經網路不同的是，遞歸神經網路的隱藏層的節點里有內部記憶存儲功能，隨著輸入數據的改變而內部記憶內容不斷被更新。遞歸神經網路的結論都是基於當前的輸入和之前存儲的數據而得出的。遞歸神經網路能夠充分利用這種內部記憶存儲狀態處理任意序列的數據，例如時間序列。
遞歸神經網路經常用於手寫識別、語音識別、日誌分析、欺詐檢測和網路安全。
遞歸神經網路是處理時間維度數據集的最好方法，它可以處理以下數據：網路日誌和伺服器活動、硬體或者是醫療設備的感測器數據、金融交易、電話記錄。想要追蹤數據在不同階段的依賴和關聯關系需要你了解當前和之前的一些數據狀態。盡管我們通過前饋神經網路也可以獲取事件，隨著時間的推移移動到另外一個事件，這將使我們限制在對事件的依賴中，所以這種方式很不靈活。
追蹤在時間維度上有長期依賴的數據的更好方法是用內存來儲存重要事件，以使近期事件能夠被理解和分類。遞歸神經網路最好的一點就是在它的隱藏層裡面有「內存」可以學習到時間依賴特徵的重要性。
接下來我們將討論遞歸神經網路在字元生成器和網路異常檢測中的應用。遞歸神經網路可以檢測出不同時間段的依賴特徵的能力使得它可以進行時間序列數據的異常檢測。
遞歸神經網路的應用
網路上有很多使用RNNs生成文本的例子，遞歸神經網路經過語料庫的訓練之後，只要輸入一個字元，就可以預測下一個字元。下面讓我們通過一些實用例子發現更多RNNs的特徵。
應用一、RNNs用於字元生成
遞歸神經網路經過訓練之後可以把英文字元當做成一系列的時間依賴事件。經過訓練後它會學習到一個字元經常跟著另外一個字元（「e」經常跟在「h」後面，像在「the、he、she」中）。由於它能預測下一個字元是什麼，所以它能有效地減少文本的輸入錯誤。
Java是個很有趣的例子，因為它的結構包括很多嵌套結構，有一個開的圓括弧必然後面就會有一個閉的，花括弧也是同理。他們之間的依賴關系並不會在位置上表現的很明顯，因為多個事件之間的關系不是靠所在位置的距離確定的。但是就算是不明確告訴遞歸神經網路Java中各個事件的依賴關系，它也能自己學習了解到。
在異常檢測當中，我們要求神經網路能夠檢測出數據中相似、隱藏的或許是並不明顯的模式。就像是一個字元生成器在充分地了解數據的結構後就會生成一個數據的擬像，遞歸神經網路的異常檢測就是在其充分了解數據結構後來判斷輸入的數據是不是正常。
字元生成的例子表明遞歸神經網路有在不同時間范圍內學習到時間依賴關系的能力，它的這種能力還可以用來檢測網路活動日誌的異常。
異常檢測能夠使文本中的語法錯誤浮出水面，這是因為我們所寫的東西是由語法結構所決定的。同理，網路行為也是有結構的，它也有一個能夠被學習的可預測模式。經過在正常網路活動中訓練的遞歸神經網路可以監測到入侵行為，因為這些入侵行為的出現就像是一個句子沒有標點符號一樣異常。
應用二、一個網路異常檢測項目的示例
假設我們想要了解的網路異常檢測就是能夠得到硬體故障、應用程序失敗、以及入侵的一些信息。
模型將會向我們展示什麼呢？
隨著大量的網路活動日誌被輸入到遞歸神經網路中去，神經網路就能學習到正常的網路活動應該是什麼樣子的。當這個被訓練的網路被輸入新的數據時，它就能偶判斷出哪些是正常的活動，哪些是被期待的，哪些是異常的。
訓練一個神經網路來識別預期行為是有好處的，因為異常數據不多，或者是不能夠准確的將異常行為進行分類。我們在正常的數據里進行訓練，它就能夠在未來的某個時間點提醒我們非正常活動的出現。
說句題外話，訓練的神經網路並不一定非得識別到特定事情發生的特定時間點（例如，它不知道那個特殊的日子就是周日），但是它一定會發現一些值得我們注意的一些更明顯的時間模式和一些可能並不明顯的事件之間的聯系。
我們將概述一下怎麼用 Deeplearning4j（一個在JVM上被廣泛應用的深度學習開源資料庫）來解決這個問題。Deeplearning4j在模型開發過程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款為ETL（提取-轉化-載入）任務准備模型訓練數據的集成工具。正如Sqoop為Hadoop載入數據，DataVec將數據進行清洗、預處理、規范化與標准化之後將數據載入到神經網路。這跟Trifacta』s Wrangler也相似，只不過它更關注二進制數據。
開始階段
第一階段包括典型的大數據任務和ETL：我們需要收集、移動、儲存、准備、規范化、矢量話日誌。時間跨度的長短是必須被規定好的。數據的轉化需要花費一些功夫，這是由於JSON日誌、文本日誌、還有一些非連續標注模式都必須被識別並且轉化為數值數組。DataVec能夠幫助進行轉化和規范化數據。在開發機器學習訓練模型時，數據需要分為訓練集和測試集。
訓練神經網路
神經網路的初始訓練需要在訓練數據集中進行。
在第一次訓練的時候，你需要調整一些超參數以使模型能夠實現在數據中學習。這個過程需要控制在合理的時間內。關於超參數我們將在之後進行討論。在模型訓練的過程中，你應該以降低錯誤為目標。
但是這可能會出現神經網路模型過度擬合的風險。有過度擬合現象出現的模型往往會在訓練集中的很高的分數，但是在遇到新的數據時就會得出錯誤結論。用機器學習的語言來說就是它不夠通用化。Deeplearning4J提供正則化的工具和「過早停止」來避免訓練過程中的過度擬合。
神經網路的訓練是最花費時間和耗費硬體的一步。在GPUs上訓練能夠有效的減少訓練時間，尤其是做圖像識別的時候。但是額外的硬體設施就帶來多餘的花銷，所以你的深度學習的框架必須能夠有效的利用硬體設施。Azure和亞馬遜等雲服務提供了基於GPU的實例，神經網路還可以在異構集群上進行訓練。
創建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer來保存訓練模型。訓練模型可以被保存或者是在之後的訓練中被使用或更新。
在執行異常檢測的過程中，日誌文件的格式需要與訓練模型一致，基於神經網路的輸出結果，你將會得到是否當前的活動符合正常網路行為預期的結論。
代碼示例
遞歸神經網路的結構應該是這樣子的：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.learningRate(0.005)
.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
.(0.5)
.list()
.layer(0, new GravesLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
net.init();
下面解釋一下幾行重要的代碼：
.seed(123)
隨機設置一個種子值對神經網路的權值進行初始化，以此獲得一個有復驗性的結果。系數通常都是被隨機的初始化的，以使我們在調整其他超參數時仍獲得一致的結果。我們需要設定一個種子值，讓我們在調整和測試的時候能夠用這個隨機的權值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
決定使用哪個最優演算法（在這個例子中是隨機梯度下降法）來調整權值以提高誤差分數。你可能不需要對這個進行修改。
.learningRate(0.005)
當我們使用隨機梯度下降法的時候，誤差梯度就被計算出來了。在我們試圖將誤差值減到最小的過程中，權值也隨之變化。SGD給我們一個讓誤差更小的方向，這個學習效率就決定了我們該在這個方向上邁多大的梯度。如果學習效率太高，你可能是超過了誤差最小值；如果太低，你的訓練可能將會永遠進行。這是一個你需要調整的超參數。
4. 一文讀懂神經網路
要說近幾年最引人注目的技術，無疑的，非人工智慧莫屬。無論你是否身處科技互聯網行業，隨處可見人工智慧的身影：從 AlphaGo 擊敗世界圍棋冠軍，到無人駕駛概念的興起，再到科技巨頭 All in AI，以及各大高校向社會輸送海量的人工智慧專業的畢業生。以至於人們開始萌生一個想法：新的革命就要來了，我們的世界將再次發生一次巨變；而後開始焦慮：我的工作是否會被機器取代？我該如何才能抓住這次革命？
人工智慧背後的核心技術是深度神經網路（Deep Neural Network），大概是一年前這個時候，我正在回老家的高鐵上學習 3Blue1Brown 的 Neural Network 系列視頻課程，短短 4 集 60 多分鍾的時間，就把神經網路從 High Level 到推導細節說得清清楚楚，當時的我除了獲得新知的興奮之外，還有一點新的認知，算是給頭腦中的革命性的技術潑了盆冷水：神經網路可以解決一些復雜的、以前很難通過寫程序來完成的任務——例如圖像、語音識別等，但它的實現機制告訴我，神經網路依然沒有達到生物級別的智能，短期內期待它來取代人也是不可能的。
一年後的今天，依然在這個春運的時間點，將我對神經網路的理解寫下來，算是對這部分知識的一個學習筆記，運氣好的話，還可以讓不了解神經網路的同學了解起來。
維基網路這樣解釋 神經網路 ：
這個定義比較寬泛，你甚至還可以用它來定義其它的機器學習演算法，例如之前我們一起學習的邏輯回歸和 GBDT 決策樹。下面我們具體一點，下圖是一個邏輯回歸的示意圖：
其中 x1 和 x2 表示輸入，w1 和 w2 是模型的參數，z 是一個線性函數：
接著我們對 z 做一個 sigmod 變換（圖中藍色圓），得到輸出 y：
其實，上面的邏輯回歸就可以看成是一個只有 1 層 輸入層 ， 1 層 輸出層 的神經網路，圖中容納數字的圈兒被稱作 神經元 ；其中，層與層之間的連接 w1、w2 以及 b，是這個 神經網路的參數 ，層之間如果每個神經元之間都保持著連接，這樣的層被稱為 全連接層 （Full Connection Layer），或 稠密層 （Dense Layer）；此外，sigmoid 函數又被稱作 激活函數 （Activation Function），除了 sigmoid 外，常用的激活函數還有 ReLU、tanh 函數等，這些函數都起到將線性函數進行非線性變換的作用。我們還剩下一個重要的概念： 隱藏層 ，它需要把 2 個以上的邏輯回歸疊加起來加以說明：
如上圖所示，除輸入層和輸出層以外，其他的層都叫做 隱藏層 。如果我們多疊加幾層，這個神經網路又可以被稱作 深度神經網路 （Deep Neural Network），有同學可能會問多少層才算「深」呢？這個沒有絕對的定論，個人認為 3 層以上就算吧：）
以上，便是神經網路，以及神經網路中包含的概念，可見，神經網路並不特別，廣義上講，它就是
可見，神經網路和人腦神經也沒有任何關聯，如果我們說起它的另一個名字—— 多層感知機（Mutilayer Perceptron） ，就更不會覺得有多麼玄乎了，多層感知機創造於 80 年代，可為什麼直到 30 年後的今天才爆發呢？你想得沒錯，因為改了個名字……開個玩笑；實際上深度學習這項技術也經歷過很長一段時間的黑暗低谷期，直到人們開始利用 GPU 來極大的提升訓練模型的速度，以及幾個標志性的事件：如 AlphaGo戰勝李世石、Google 開源 TensorFlow 框架等等，感興趣的同學可以翻一下這里的歷史。
就拿上圖中的 3 個邏輯回歸組成的神經網路作為例子，它和普通的邏輯回歸比起來，有什麼優勢呢？我們先來看下單邏輯回歸有什麼劣勢，對於某些情況來說，邏輯回歸可能永遠無法使其分類，如下面數據：
這 4 個樣本畫在坐標系中如下圖所示
因為邏輯回歸的決策邊界（Decision Boundary）是一條直線，所以上圖中的兩個分類，無論你怎麼做，都無法找到一條直線將它們分開，但如果藉助神經網路，就可以做到這一點。
由 3 個邏輯回歸組成的網路（這里先忽略 bias）如下：
觀察整個網路的計算過程，在進入輸出層之前，該網路所做的計算實際上是：
即把輸入先做了一次線性變換（Linear Transformation），得到 [z1, z2] ，再把 [z1, z2] 做了一個非線性變換（sigmoid），得到 [x1', x2'] ，（線性變換的概念可以參考 這個視頻 ）。從這里開始，後面的操作就和一個普通的邏輯回歸沒有任何差別了，所以它們的差異在於： 我們的數據在輸入到模型之前，先做了一層特徵變換處理（Feature Transformation，有時又叫做特徵抽取 Feature Extraction），使之前不可能被分類的數據變得可以分類了 。
我們繼續來看下特徵變換的效果，假設 為 ，帶入上述公式，算出 4 個樣本對應的 [x1', x2'] 如下：
再將變換後的 4 個點繪制在坐標系中：
顯然，在做了特徵變換之後，這兩個分類就可以很容易的被一條決策邊界分開了。
所以， 神經網路的優勢在於，它可以幫助我們自動的完成特徵變換或特徵提取 ，尤其對於聲音、圖像等復雜問題，因為在面對這些問題時，人們很難清晰明確的告訴你，哪些特徵是有用的。
在解決特徵變換的同時，神經網路也引入了新的問題，就是我們需要設計各式各樣的網路結構來針對性的應對不同的場景，例如使用卷積神經網路（CNN）來處理圖像、使用長短期記憶網路（LSTM）來處理序列問題、使用生成式對抗網路（GAN）來寫詩和作圖等，就連去年自然語言處理（NLP）中取得突破性進展的 Transformer/Bert 也是一種特定的網路結構。所以， 學好神經網路，對理解其他更高級的網路結構也是有幫助的 。
上面說了，神經網路可以看作一個非線性函數，該函數的參數是連接神經元的所有的 Weights 和 Biases，該函數可以簡寫為 f(W, B) ，以手寫數字識別的任務作為例子：識別 MNIST 數據集 中的數字，數據集（MNIST 數據集是深度學習中的 HelloWorld）包含上萬張不同的人寫的數字圖片，共有 0-9 十種數字，每張圖片為 28*28=784 個像素，我們設計一個這樣的網路來完成該任務：
把該網路函數所具備的屬性補齊：
接下來的問題是，這個函數是如何產生的？這個問題本質上問的是這些參數的值是怎麼確定的。
在機器學習中，有另一個函數 c 來衡量 f 的好壞，c 的參數是一堆數據集，你輸入給 c 一批 Weights 和 Biases，c 輸出 Bad 或 Good，當結果是 Bad 時，你需要繼續調整 f 的 Weights 和 Biases，再次輸入給 c，如此往復，直到 c 給出 Good 為止，這個 c 就是損失函數 Cost Function（或 Loss Function）。在手寫數字識別的列子中，c 可以描述如下：
可見，要完成手寫數字識別任務，只需要調整這 12730 個參數，讓損失函數輸出一個足夠小的值即可，推而廣之，絕大部分神經網路、機器學習的問題，都可以看成是定義損失函數、以及參數調優的問題。
在手寫識別任務中，我們既可以使用交叉熵（Cross Entropy）損失函數，也可以使用 MSE（Mean Squared Error）作為損失函數，接下來，就剩下如何調優參數了。
神經網路的參數調優也沒有使用特別的技術，依然是大家剛接觸機器學習，就學到的梯度下降演算法，梯度下降解決了上面迭代過程中的遺留問題——當損失函數給出 Bad 結果時，如何調整參數，能讓 Loss 減少得最快。
梯度可以理解為：
把 Loss 對應到 H，12730 個參數對應到 (x,y)，則 Loss 對所有參數的梯度可以表示為下面向量，該向量的長度為 12730：
$$
abla L(w,b) = left[
frac{partial L}{partial w_1},
frac{partial L}{partial w_2},...,
frac{partial L}{partial b_{26}}
ight] ^ op
$$
所以，每次迭代過程可以概括為
用梯度來調整參數的式子如下（為了簡化，這里省略了 bias）：
上式中， 是學習率，意為每次朝下降最快的方向前進一小步，避免優化過頭（Overshoot）。
由於神經網路參數繁多，所以需要更高效的計算梯度的演算法，於是，反向傳播演算法（Backpropagation）呼之欲出。
在學習反向傳播演算法之前，我們先復習一下微積分中的鏈式法則（Chain Rule）：設 g = u(h) ， h = f(x) 是兩個可導函數，x 的一個很小的變化 △x 會使 h 產生一個很小的變化 △h，從而 g 也產生一個較小的變化 △g，現要求 △g/△x，可以使用鏈式法則：
有了以上基礎，理解反向傳播演算法就簡單了。
假設我們的演示網路只有 2 層，輸入輸出都只有 2 個神經元，如下圖所示：
其中 是輸入， 是輸出， 是樣本的目標值，這里使用的損失函數 L 為 MSE；圖中的上標 (1) 或 (2) 分別表示參數屬於第 (1) 層或第 (2) 層，下標 1 或 2 分別表示該層的第 1 或 第 2 個神經元。
現在我們來計算 和 ，掌握了這 2 個參數的偏導數計算之後，整個梯度的計算就掌握了。
所謂反向傳播演算法，指的是從右向左來計算每個參數的偏導數，先計算 ，根據鏈式法則
對左邊項用鏈式法則展開
又 是輸出值， 可以直接通過 MSE 的導數算出：
而 ，則 就是 sigmoid 函數的導數在 處的值，即
於是 就算出來了：
再來看 這一項，因為
所以
注意：上面式子對於所有的 和 都成立，且結果非常直觀，即 對 的偏導為左邊的輸入 的大小；同時，這里還隱含著另一層意思：需要調整哪個 來影響 ，才能使 Loss 下降得最快，從該式子可以看出，當然是先調整較大的 值所對應的 ，效果才最顯著 。
於是，最後一層參數 的偏導數就算出來了
我們再來算上一層的 ，根據鏈式法則 ：
繼續展開左邊這一項
你發現沒有，這幾乎和計算最後一層一摸一樣，但需要注意的是，這里的 對 Loss 造成的影響有多條路徑，於是對於只有 2 個輸出的本例來說：
上式中， 都已經在最後一層算出，下面我們來看下 ，因為
於是
同理
注意：這里也引申出梯度下降的調參直覺：即要使 Loss 下降得最快，優先調整 weight 值比較大的 weight。
至此， 也算出來了
觀察上式， 所謂每個參數的偏導數，通過反向傳播演算法，都可以轉換成線性加權（Weighted Sum）計算 ，歸納如下：
式子中 n 代表分類數，(l) 表示第 l 層，i 表示第 l 層的第 i 個神經元。 既然反向傳播就是一個線性加權，那整個神經網路就可以藉助於 GPU 的矩陣並行計算了 。
最後，當你明白了神經網路的原理，是不是越發的認為，它就是在做一堆的微積分運算，當然，作為能證明一個人是否學過微積分，神經網路還是值得學一下的。Just kidding ..
本文我們通過
這四點，全面的學習了神經網路這個知識點，希望本文能給你帶來幫助。
參考：
5. 自動駕駛領域，是如何做視頻數據標注
1、視頻就是圖片的序列
比如說25幀的視頻，其對應的就是每秒25張圖片，所以當一個視頻輸入給一個神經網路時，其本質就是一個 圖片序列 。同理，對於圖片標注工具也一樣，視頻會被分成一系列圖片進行標准。
2、通過 拉框標注 進行 車輛檢測
拉框標注的過程本質，就是通過人工對圖片中的目標（以下用自動駕駛感知任務中的車輛來舉例）進行檢測（即是否有這種目標？）和定位（即它在圖片的什麼位置？）來教會神經網路進行車輛檢測和定位。
以下通過車輛拉框的例子來進行進一步的說明。
如下面圖所示，兩張圖片里，各有一個矩形框將整個車的輪廓都框入。通過框在圖片的位置，即四個角點的坐標，就可以知道 框內目標相對於圖片的位置和大小 。而這些標注得到的車輛框的坐標，也正是訓練車輛檢測神經網路的訓練集中的真值。這些真值會用來和車輛檢測神經網路輸出的預測結果（即當把同一圖片輸入給目標神經網路所產生的四個角點的坐標）做比較，得到差異值（即損失函數值）再去迭代神經網路的參數（即反向傳播）。
當然，實際自動駕駛系統所使用感知技術的標注過程中需要的注意事項和需要的標注的信息，會比上述過程復雜、豐富得多。用下圖例子示意，其 需要把畫面中的所有車輛都框出，還需要補全遮擋部分以及不可見部分 。但是， 大體過程和原理是類似的 。
3、自動駕駛怎麼使用檢測結果
自動駕駛需要的輸入以及組成部分非常繁多和復雜。所以本文還是針對原始問題以車輛檢測說明車輛檢測結果是怎麼被使用的。
如上所說，一個訓練好的車輛檢測神經網路對相機輸入的視頻流（圖片流）進行處理，實時檢測圖片裡面的車輛（即利用訓練好的神經網路進行推理得過程），得到車輛在圖片裡面的位置和相對於圖片的大小。由於車輛上安裝的相機參數信息（如解析度等）是系統已知信息。同時，這些相機也經過了標定過程，所以系統得到了相機安裝完後的外參。簡而言之，這個過程就是通過標定獲得了一個基準參考，從而可以推斷圖片中佔用特定大小像素的目標的實際尺寸是多少，以及相對於自身車輛的距離是多少。這些信息會被輸入到自動駕駛系統里的後續模塊，比如決策是否需要進行諸如減速、轉向的操作。
4、繼續了解目標檢測
目標檢測是自動駕駛的關鍵基礎技術，也是整個深度學習應用的熱點之一（如果不是最熱的話☺）。關於這一話題有許許多多的參考信息，而且都不難獲得。
在這里，我附上一篇知乎的總結文章和一張很有意思的總結圖作為拋磚引玉。
詳見： https://zhuanlan.hu.com/p/55519131