零基础怎样理解深度学习的工作原理？做个票价预测工具就懂了

原作：Radu Raice

安妮 编译自 Medium

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

这篇文章颇！具！人！气！

软件工程专业的学生Radu Raice近日发表了文章《Want to know how Deep Learning works? Here’s a quick guide for everyone》，不到两天时间就在外网《Medium》上收获了6.9k个赞。

零基础没关系，Raice通过用深度学习搭建预测机票价格模型，教你直观理解深度学习的工作原理。

Radu Raice

入学测验

莫急莫急，想学习深度学习的工作原理，你得先通过一个入学测试才行。

Q1：你了解监督学习吗？

监督学习应用了包含输入和期望输出的标记数据集。

用监督学习训练AI时，我们需要给它输入并告诉它期望输出值。当AI输出有误时，它将重新调整计算。这个过程在数据集中反复进行，直到AI不再犯错。

Q2：你了解无监督学习吗？

用无监督学习训练数据时，你让AI对数据进行分类。

比如用AI预测网店的销量，没有标记了输入和输出的数据集供它使用，它将创造自己的输入数据分类，告诉你哪种类型的用户更可能购买哪些不同的产品。

比如用AI预测网店的销量，没有标记了输入和输出的数据集供它使用，它将创造自己的输入数据分类，告诉你哪种类型的用户更可能购买哪些不同的产品。

关于机器学习/深度学习的入门知识，量子位近期还有这些文章，请依个人实际情况自取：

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深度学习的工作原理

恭喜通过入学测试！

其实，深度学习是机器学习里的一个分支，让我们在给定输入上训练AI预测输出。训练AI需要会用到监督学习和无监督学习。

在这篇文章中，我们通过构建一个机票价格预测工具了解机器学习的原理，之后用监督学习的方法训练它。

为了对新手友好，我们排除了往返机票等复杂情况，仅用以下四种输入：

1. 出发机场
2. 到达机场
3. 出发日期
4. 航线名

神经网络

神经网络好比AI的大脑。

与动物类似，这个AI机票价格预测工具的大脑也有神经元。下图中的圆圈就代表神经元，它们是互相连接的。

这些神经元被分为三种不同类型的层：

输入层（input layer）

隐藏层（hidden layer）

输出层（output layer）

输入层负责接收输入数据。在这个预测工具中，输入层主要包含四个神经元，分别为起始机场、到达机场、出发日期和航线名。接收到这些信息后，它将输入数据传递到第一个隐藏层。

隐藏层负责对输入数据进行数学运算。如何决定隐藏层的数量、以及每层神经元的数量仍是构建神经网络的挑战。

输出层返回输出数据。在本例中，它会给出预测的机票价格。

所以，这个工具到底是怎样计算机票价格的呢？答案是深度学习。

每个神经元间靠权重（weight）连接，它决定了输入值的重要性。初始权重是随机设置的。

在预测机票价格时，出发日期是对价格影响较大的因素。所以，出发日期神经元连接的权重会比较大。

每个神经元都有一个激活函数。不过，因为这篇文章是新手友好向，我们不讲解相关的数学推理。

简单来说，激活函数的目的是将神经元的输出“标准化”。

一旦一组输入数据传递到了神经元的所有层，它将会通过输出层再将输出数据返回。

训练神经网络

走到训练这一步，你又要开始新挑战了，训练难就难在你不仅没有大数据集，而且还很难满足所需的强大计算能力。

想做机票价格预测工具，我们必须找到票价信息的历史数据。由于机场和出发日期的组合有很多种可能，因此这个票价列表信息也非常庞大。

为了训练AI，我们需要给它提供来自数据集的输入，并将AI的输出和数据集中的真实输出做对比。因为还没有经过训练，所以AI的输出还是错误的。

一旦将整个数据集中所有数据输入完成，我们就可以创建一个代价函数，它能显示AI的输出与实际输出的差异。

理想情况下，我们希望代价函数是0，此时AI的输出就等于真实输出。

怎样降低代价函数？

还记得上面章节中提到的权重吗，在减少代价函数的操作中，权重起着至关重要的作用。

改变神经元间的权重可以调整代价函数，我们可以随机改变它们直到代价函数接近0，但这种方法很低效。

在这种情况下，梯度下降（Gradient Descent）闪亮登场。

梯度下降是一种寻找函数最小值的方法，寻找机票价格模型中的代价函数最小值也得用它。

梯度下降的工作原理是在数据集的每次迭代后，以很小的增量改变权重。通过计算确定权重代价函数的导数(或梯度)，我们可以看到最小值的方向。

为了使代价函数最小，我们需要用强大的计算力多次循环访问数据集。

深度学习的魔力就在于，使用梯度下降法更新权重是自动完成的。就这样，我们的机票价格预测小工具就完成了。

想了解更多？

这篇文章只是入门深度学习的第一步，入坑深度学习任重而道远，还有许多其他类型的神经网络需要你了解，比如计算机视觉的卷积神经网络和自然语言处理的递归神经网络等。

如果你想了解深度学习的应用技术，建议你选择一门在线课程。我觉得Andrew Ng的Deeplearning.ai课程不错。

总结

• 深度学习需要神经网络模仿动物的智力。
• 一个神经网络中有三种神经元层，即输入层、隐藏层和输出层。
• 神经元之间的连接与权重有关，它决定了输入值的重要性。
• 将激活函数应用到数据中，可以使神经元的输出标准化。
• 为了训练神经网络，你需要一个大数据集。
• 迭代数据集和对比输出将产生一个代价函数，显示AI的输出与真实输出之间的差异。
• 数据集的每一次迭代后，神经元之间的权重会通过梯度下降的方式，降低代价函数的值。

想进一步讨论，可以在文章下方留言。

附原文地址：

https://medium.freecodecamp.org/want-to-know-how-deep-learning-works-heres-a-quick-guide-for-everyone-1aedeca88076

深度学习的工作原理你了解了吗？

— 完 —

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