機器學習與人工神經網路(二)：深度學習(Deep Learning)

戰勝圍棋九段的Google AlphaGo 正是以深度學習作為核心。

比起一般的機器學習，深度學習是如何有深度呢？廣泛地說，深度學習是指具有層次性的機器學習 ... 人工智慧&電腦、資料科學 尖端科技&材料  2016年12月13日2018年08月03日 CASEPRESS AI,AlphaGo,人工智慧,人工神經網絡,機器學習,深度學習 (Source:Zapp2PhotofromShutterstock) ■戰勝圍棋九段的GoogleAlphaGo正是以深度學習作為核心。

比起一般的機器學習，深度學習是如何有深度呢？ 撰文｜陳奕廷 ImageNet是一個致力推動電腦視覺(ComputerVision)相關研究的組織，其收錄了千萬張照片，每一張都手動標明照片內的物品。

ImageNet每年都舉辦影像辨識競賽，來自各國學界和業界的團隊在其中一較高下，看誰的人工智慧最能準確地標註照片。

2012年之前，主宰排行榜的團隊主要都是使用經典的影像處理方法，分析並比較照片中的某些特徵。

2012年，來自加拿大的團隊採用「深度學習」，將錯誤率從26%大幅下拉至16%[參1]，成為當年冠軍。

像一陣旋風一樣，從此大部分的團隊改用深度學習。

如今，深度學習締造了3.6%的佳績，甚至比人腦的辨識率還要高！ ●深度學習(DeepLearning)是什麼？ 廣泛地說，深度學習是指具有層次性的機器學習法，能透過層層處理將大量無序的訊號漸漸轉為有用的資訊並解決問題。

但通常提到深度學習，人們指的是一種特定的機器學習法─「深度神經網路」(DeepNeuralNetwork)。

在同系列的文章我們曾經介紹過人工神經網路及其原理，它包含許多神經元，有些負責接受資料，有些負責傳遞資料。

以手寫數字辨識為例，這個神經網路包含三層神經元，除了輸入和輸出層外，中間有一層隱藏層(意指不參與輸入或輸出，隱藏於內部)，傳遞並處理資料。

其實，隱藏層可以有一層以上，而複數個隱藏層的神經網路通常被稱為深度神經網路[註1]。

圖一B是一個深度神經網路示意圖，也許只有兩個隱藏層看起並沒有很深，但在實務上神經網路可以高達數十層至數百層，非常具有「深度」。

圖一：A.「淺」神經網路，只有一層隱藏層。

B.深度神經網路，有兩層隱藏層。

(圖片來源:StanfordDeepLearningLab) ●為什麼需要深度？ 從手寫數字辨識的例子中，我們提到的一個單一隱藏層的簡單神經網路就能達到97%以上的準確率，若加以改進，甚至能達到99%以上[參2]。

為何辨識照片經過多年的努力還是只有接近97%的正確率呢？首先，相較於只有28*28個像素的手寫數字，照片通常有500*500個像素。

再者，手寫數字中每個像素只有0和1兩種可能，但照片卻有256種，而且RGB三色都需要這麼多。

最後，數字只有0到9共10種可能性，而照片裡面的物品可以是任意的，幾乎有無限多的可能性。

不管是輸入或是輸出，變數都巨大許多，也因此，我們需要尺度更大的神經網路。

尺度越大，代表的是神經網路中的神經元需要更多，但不一定代表需要更深的網路。

同樣100個神經元，我們可以將它分為1層100個神經元，也可以分成10層10個神經元。

科學家曾做過實驗，在一個語音辨識的測驗中，無論是淺的或深度神經網路，辨識率都隨著神經元數目的增加而成長。

但是在相同數目的神經元時，深度神經網路的表現總是比較好[參3]，因此獲得廣泛應用。

●深度學習背後的祕密 其實，數學上可以證明，如果我們有無限多個神經元，任何深度神經網路都可以等效於一個單層的神經網路。

但你我都知道，現實世界中不存在「無限」個 神經元。

實務上，神經元越少越能降地計算成本，而深度學習能在這一點上幫助我們。

許多數學家曾嘗試解釋為什麼多層通常比單層好，至今仍沒有定論。

美國哈佛大學和麻省理工學院物理系教授HenryLin及MaxTegmark提出一個猜想[參4]，認為這和對稱性與結構性有關。

大自然充滿著結構性：歷史由人構成，人由細胞組成，細胞由原子組成。

在每一個階級都有不同的特徵，需要不同的理論來描述。

就像儘管我們找出物理中的大統一理論，仍不能用此解釋川普為什麼會當選，而是需要政治學和社會學。

單層網路就像大統一理論，深度結構就像現有的學科架構。

大自然也充滿著對稱性，例如在辨識人臉時，可以利用人的左右對稱。

在單層的神經網路，左眼和右眼會被當作不相干的東西分開處理。

但在深度學習中，神經網路可能就以眼睛作為一個特徵來比較，大大簡化計算的複雜度。

這兩位教授認為，深度學習因為具有這些特質(圖二)，相較於單層結構是一個比較接近自然的結構，所以表現優良。

圖二：在人臉辨識中深度學習展現了結構性。

(來源:參考資料[5])深度學習是具有多層結構的人工神經網路，除了語音和影像辨識之外，已被廣泛運用在文字翻譯、線上廣告、推薦系統……等。

幾個月前戰勝韓國圍棋大師李世石的GoogleAlphaGo也運用了深度學習。

我們之後會討論到GoogleAlphaGo中使用的人工神經網路相關技術。

  [註1]深度學習需要的隱藏層數目因人而異，並沒有嚴格的定義。

有些人認為十層才算是深度學習；有些人認為一層就算是深度學習。

參考資料： OlgaRussakovskyetal.,ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge,IntJComputVis(2015)115:211–252 MichaelA.Nielsen,NeuralNetworksandDeepLearning,DeterminationPress,(2015) FrankSeideetal.,ConversationalSpeechTranscriptionUsingContext-DependentDeepNeuralNetworks,Interspeech(2011) HenryW.Linetal.,Whydoesdeepandcheaplearningworksowell?,arXiv:1608.08225(2016) ReneMeyer,DeepLearningSmartsUpYourSmartPhone,AMAX(2015) -- 作者：陳奕廷，台大物理系學士，史丹佛大學應用物理系博士班就讀中。

對各領域的科學都非常好奇，歡迎互相交流。

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