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1.
人工智慧與神經網路 ( 還有深度學習的進展 ) 陳鍾誠 2018
年 4 月 20 日 金門大學資訊工程系金門大學資訊工程系 本文衍生自維基百科
2.
人工智慧 ● 想讓電腦做有智慧的事情 ● 這些事情通常是人才會做的
...
3.
而且 ● 常常和人體器官有密切關係 ...
4.
像是 ● 影像辨識 –
眼睛 ● 語音辨識 – 耳朵 ● 機器翻譯 – 嘴巴、耳朵、手 ● 機器人 –眼耳手腳
5.
人工智慧的方法 1、比對法 2、推理法 3、搜尋法 4、統計法 5、優化法
6.
比對法 ● 紀錄問題與答案配對後, 直接從表格內查出來
7.
像是 Eliza 交談系統 https://mdbookspace.com/view/ai/eliza.md
8.
看起來好像很神奇 ● 其實用的就只是比對法而已 ... https://mdbookspace.com/view/ai/eliza.md
9.
推理法 ● 撰寫規則後,電腦根據規則推論
10.
專家系統用的就是推理法
11.
可以幫助你進行決策 老虎 <= 哺乳類
& 吃肉 & 條紋 . 哺乳類 <= 有毛 . ?- 有毛 ?- 吃肉 ? - 條紋 食肉類 <= 哺乳類 & 吃肉 .
12.
搜尋法 ● 對所有可能的結果進行系統式 的列舉,然後看看有沒有答案!
13.
像是拼圖 https://mdbookspace.com/view/ai/search_bfs_puzzle.md
14.
還有下棋 https://mdbookspace.com/view/ai/chess.md
15.
用的通常就是搜尋法 https://mdbookspace.com/view/ai/chess_minmax.md
16.
統計法 ● 根據統計資訊,找出最有可 能的那個答案 ● 有可能會結合推理搜尋
...
17.
統計的目的 ● 通常是尋找機率最大的那個解答
18.
例如我們可以用統計法算圓周率 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 如果樣本是用亂數產生的, 通常會被稱為是蒙地卡羅法 ...
19.
我們可以輕易用電腦亂數 驗證中央極限定理
20.
或用貝氏定理 ● 進行機率式推論 ...
21.
很多語音辨識 ● 還有機器翻譯系統 ● 都是用統計法
22.
最後一個方法 ● 是所謂的優化法 ...
23.
優化法 ● 對每個可能的解答,都會給一個分數, 尋找分數最好的那個解答!
24.
優化法涵蓋面很廣
25.
可以說 ● 一切皆優化 ...
26.
只要 ● 有辦法判斷解答的好壞 ● 就可以使用優化法 ●
因為我們總希望選擇最好的答案!
27.
不管是 ● 電腦下棋 ● 機器翻譯 ●
影像辨識 ● 語音辨識
28.
我們都會希望 ● 電腦給我們最好的答案!
29.
所以前輩們設計了下列方法 ● 爬山演算法 ● 遺傳演算法 ●
期望 - 最大化算法 (EM) ● 神經網路 ...
30.
爬山演算法 ● 是一種很簡單的優化方法 https://en.wikipedia.org/wiki/Hill_climbing
31.
方法是 ● 看到附近有更高的就往那邊爬 https://mdbookspace.com/view/ai/hillClimbing.md
32.
如果是山脊 ● 那就會沿著陵線爬 ... https://en.wikipedia.org/wiki/Hill_climbing#/media/File:Ridge.png
33.
但是如果有很多山峰 爬山演算法不一定會到最高的山峰 ( 會停在任何山頂
) https://en.wikipedia.org/wiki/Hill_climbing#/media/File:Local_maximum.png
34.
但是 ● 對於很多優化問題 ● 爬山演算法常常就很夠用了!
35.
神經網路 ● 也是一種優化法
36.
模仿人腦神經網路結構 ● 但簡化了很多,只留下《點 +
線 + 閘》 ...
37.
每個神經元 ● 都會用開關函數來控制
38.
傳統神經網路 ● 以《多層感知器》為主要模型
39.
採用《梯度下降法 + 反傳遞演算法》
40.
所謂的梯度 ● 就是斜率最大 的那個方向
41.
梯度下降法 就是利用微積分計算梯度,每次都朝最陡的方向下坡 https://mdbookspace.com/view/ai/backprop.md
42.
而反傳遞算法 ● 則是套用微積分裡的鏈鎖規則 ● 從後一層反推前一層的梯度 這樣才能調整前一層的參數
43.
梯度下降法 ● 仍然是在優化 ● 目標是尋找能量的最低點 能量通常就是錯誤率
44.
統計和線性代數裏 ● 有個最小平方法 ● 其實就是一種 優化問題的解法
45.
神經網路 ● 也可以透過反傳遞算法 ● 尋找最符合的線型
...
46.
新一代的神經網路 ● 由於層數較多較深,因此被稱為 《深度學習》!
47.
深度學習的神經網路 ● 除了多層感知器之外,還加入了: – 卷積神經網路
CNN – 循環神經網路 RNN, LSTM – 生成對抗網路 GAN – 強化學習機制 Reinforcement Learning
48.
卷積神經網路 CNN ● 通常被用來《辨認影像》
49.
像是這樣 https://medium.com/ai-saturdays/aisaturdaylagos-basic-overview-of-cnn-cd354470e2bb
50.
其中的卷積層 CONV ● 是一種遮罩函數,檢查有沒有符合遮罩的點
51.
像是有些遮罩可以取出邊緣 https://medium.com/ai-saturdays/aisaturdaylagos-basic-overview-of-cnn-cd354470e2bb
52.
有些遮罩可以區分深淺 https://www.html5rocks.com/en/tutorials/canvas/imagefilters/
53.
而池化層 Pool ● 其實就只是取最大值,可以用來降低維度 https://medium.com/ai-saturdays/aisaturdaylagos-basic-overview-of-cnn-cd354470e2bb
54.
卷積網路中的 ReLU 層 則是一種開關,讓高於某個門檻的訊號通過
55.
最後加上傳統的全連接層 卷積網路就可以辨識影像達到頗高的正確率 https://medium.com/ai-saturdays/aisaturdaylagos-basic-overview-of-cnn-cd354470e2bb
56.
循環神經網路 RNN ● 最常被用來處理語言 ●
像是機器翻譯系統
57.
RNN 的神經原有循環 ● 可以用來儲存一些《狀態》 ●
於是相同的輸入,不見得會有相同的輸出 ● 因為和目前狀態有關
58.
如果把網路根據時間展開 ● 就可以看出這種概念的用途 基本上就是可以處理時間序列 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
59.
但是簡單的 RNN 不穩定 ●
只能記住短期的事情 ...
60.
所以有人發展出長短期記憶網路 ● 簡稱為 LSTM http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
61.
循環神經網路 ● 很常被用來學習語言的語法 ● 學完之後該網路就會《亂講話》 但是卻講得《人模人樣》的
...
62.
如果看完莎士比亞之後 就會產生像莎士比亞風格的文章 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
63.
看完一堆 Tex 格式的論文 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ 就會產生一堆很像
Tex 格式的論文
64.
而且還可以用 LaTex 轉換成
PDF 看起來比我寫的論文還要好 ... http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
65.
接著看完 Linux 作業系統的原始碼 結果就可以寫出一堆看來很像樣的
C 語言程式了 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
66.
現在的 Google 翻譯系統 ●
使用的就是 LSTM 類型的循環神經網路技術 效果比之前的版本好很多 … . https://translate.google.com.tw/?hl=zh-TW
67.
接著讓我們看一種最新型的神經網路 ● 稱為《生成對抗網路》 ● 簡稱
GAN
68.
生成對抗網路 GAN ● 採用《偽造者與鑑賞家》對抗的方式, 讓雙方能夠在對抗過程中能力愈來愈 強! ●
69.
GAN 最擅長《模仿他人的風格》 或者將《素描》轉換成《擬真照片》 https://phillipi.github.io/pix2pix/
70.
簡單的幾筆畫 也可以被轉換成逼真的風景照 https://github.com/junyanz/iGAN http://www.k4ai.com/cgan/
71.
如果讓 GAN 學習人臉 https://devblogs.nvidia.com/photo-editing-generative-adversarial-networks-2/
72.
你就可以透過調整參數 https://devblogs.nvidia.com/photo-editing-generative-adversarial-networks-2/
73.
得到合成的改造臉 https://devblogs.nvidia.com/photo-editing-generative-adversarial-networks-2/
74.
因為 GAN 的網路參數 ●
通常都會對應到某些意義 ● 像是有沒有鬍子、男或女、年紀大小、頭髮顏色等等
75.
最後讓我們看強化學習機制
76.
強化學習機制 ● 常常透過《探索或自我對打》,找到好的 策略來進行決策! ● 像是
AlphaGo 圍棋程式就是《機率模型 + 強化學習 + 神經網路》結合得到的結果!
77.
強化學習可以用在機器人上 像是讓掃地機器人學習房間打掃的方式 https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning
78.
當機器人走到有垃圾的地方 掃到垃圾就算得了一分,這得分會視為獎勵 https://www.slideshare.net/ckmarkohchang/alphago-in-depth
79.
於是會將該路徑走法加分 https://www.slideshare.net/ckmarkohchang/alphago-in-depth
80.
前年的 AlphaGo 圍棋程式 也是用強化學習
+ 神經網路 + 蒙地卡羅搜尋
81.
結果五戰四勝贏李世石之後 隔年又三戰全勝贏世界第一的柯潔
82.
AlphaGo 採用了兩組神經網路 策略網路和價值網路 https://medium.com/@karpathy/alphago-in-context-c47718cb95a5
83.
AlphaGo 有向幾千萬局的棋譜學習 ● 也有採用自我對打的方式強化
84.
後來的進化版 AlphaGo Zero ●
完全不向棋譜學習 ● 只靠自我對打 … ● 而且只有一套神經網路 ● 結果棋力比 AlphaGo 更強 ...
85.
接著 AlphaGo 的創造者
DeepMind 公司 ● 又創造出更強的 AlphaZero ● 不只能下圍棋,而且只要有確定規則 的棋類都能透過自我對打成為高手。
86.
AlphaGo,AlphaGo Zero,Alpha Zero ●
分別登上了一次 Nature 期刊 ● 總共上了三次 …
87.
以上 ● 就是神經網路和深度學習的基本概要!
88.
想要知道更多資源請看 ● 李宏毅 -
深度學習課程 – http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html ● 周莫烦– Python 深度學習課程 – https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg ● Andrej Karpathy - 網誌 – https://medium.com/@karpathy – https://cs.stanford.edu/people/karpathy/ – http://karpathy.github.io/
89.
謝謝聆聽!
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