AI人工智能通知你“怎么完结一分钟撩妹”——开启人工智能深度学习“数据魔方”
幻想一个场景，如果让你一分钟内完结勾搭上一个妹纸，你会选择怎样做？或许，有人会想，这是个物质的社会，“高富帅”是撩妹的必要条件，没有豪车豪房只会是自讨没趣。又或许，许多人会说，一分钟时刻实在太短了，还不可开场，想要这么做的人要么是自己疯了，要么是以为妹纸们疯了。更实际的主意，在一般群众心思预期上，这简直就是不可能完结的事。
是否存在一种办法，让既没“潘安”容颜又没“富豪”爸爸的一般路人们，真的能够做到“一分钟撩妹”呢？这个年代，我们被逼接受过许多信息，关于愿望、需求和未来，比方这是移动互联、科技更新年代，这是一个疯狂的国际，没有做不到的事，只要不敢想的人。但实际中，我们做不到的事有许多，想过却做不到的事更多。人类社会中，繁衍子孙是人道天性。面临心动妹纸，路人们拙于言困于行，网上键盘码字宣泄，并不能处理实际问题；自我洗脑洗礼，蠢笨而英勇的去搭讪，更可能是“撞墙”许多。而这一系列成果，又愈加深了人们对固有认知：非金字塔阶级顶端占有许多财富的人，很难在两性往来中占有主动优势，做人要认清自身。
现代商业社会，“认清自身”是一个十分重要的质量，由于推己及人，众人想要的但都无法完结的工作，才会是年代迸发机会所在；契合人道的创新，更是我们要持续不断寻求的，仅仅此“认清”非彼“认清”。那么，我们到底有没有可能，找到办法或途径完结“一分钟击中妹纸心”呢？有，答案是的，办法客观存在。运用人工智能“深度学习”算法，将会带你穿过认知迷雾，山穷水尽。
一、什么是深度学习？与人工智能、机器学习、神经网络联系？
·人工智能：树立能智能化处理事物的体系。
·机器学习：树立能从经验中进行学习的体系，是人工智能的一个分支。
·神经网络：由生物学启宣布的人工神经元网络。
·深度学习：在大型数据集上，树立运用深度神经网络的体系，机器学习的一个分支。
深度学习， 作为一种完结机器学习的技能，深度学习并不是特指某种机器学习算法或模型，而更像是一种办法论、思维和结构。它首要是以构建深层结构（deep architecture） 来学习多层次的表明（multiple levels of representation）。 比方许多算法都能够用来构建这种深层次结构，这些包括深度神经网络、深度卷积神经网络、深度递归神经网络（Recursive/Recurrent）、深度高斯进程、深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）等等。
深度学习并不是最近才呈现，其实构建多层次结构的主意在20多年前就现已有过，但由于种种原因，算法履行未能在当时获得抱负的作用。当时，大规模核算渠道和大数据的开展，促使深度学习开展面向了一个新的风口。一方面，深度学习模型需求许多的样本，防止不了许多的核算，需求GPU技能的支撑，当时硬件上的前进支撑能练习出杂乱的深度学习模型。另一方面， 大数据无监督预练习呈现，有用地推动了深度学习的开展，模型能够得以更有用地练习出来，使得准确率大幅前进。
二、深度学习与“撩妹”相关点在那里？
前面关于人工智能深度学习根底知识的介绍，可能会让我们感到很大的困惑：作为办法论的深度学习，与“撩妹”有什么相关点呢？
深度学习有两个重要的数学概念：导数和偏导数。导数是指改变率（增长率／下降率），举例来说，函数y=f(x)=10x+30中，如果界说 x代表时刻（年），y代表成果，那么导数是10。偏导数是指有多个变量的时分，对某个变量的改变率，函数y=f(x)=5x+8x + 3x +20中，如果界说x代表时刻，x代表间隔，x代表年纪，比方 y/ x 就表明y对 x求偏导。核算偏导数的时分，其他变量都能够看成常量（常量导数为0）。
了解以上数据概念后，我们再来看一下与深度学习“撩妹”到底有什么联系？深度学习是选用神经网络，用于处理线性不可分的问题。一个深度学习模型，存在许多个隐层的神经网络（如下图），简略来讲即：输入层、输出层和隐层。
一般来讲，在击中妹子心思，男女爱情期间，我们大致能够分为三个阶段：
1.初恋期。相当于深度学习的输入层。人与人之间彼此招引，必定是有许多要素，比方：身高，身段，脸蛋，学历，性情，年纪等等，这些都是输入层的参数，并且每个参数对每个人来说权重也可能都不一样。
2.热恋期。相当于深度学习的隐层。这个期间，双方各种触摸磨合，兴趣爱好、相处形式、柴米油盐酱醋茶等等。隐层魔鬼都在各种细节中。
3.稳定时。对应于深度学习的输出层。输出成果是否适宜，“撩妹”成果就看磨合程度和契合度。
众所周知，隐层磨合很重要，怎样磨合呢？就是不断学习练习和批改的进程，比方妹子喜爱草莓蛋糕，你买了蓝莓的，她的反应是差评，你下次就别买了蓝莓，改草莓了，依据不同选择的反应，进行“撩妹”调参。撩妹调参和深度学习一样，既要防止欠拟合，也要防止过拟合。所谓欠拟合，对深度学习而言，就是练习得不可，数据不足，就比方你撩妹经验不足，需求多学着点，比方，前进自身说话的幽默感、选择勾搭适宜时刻等。这儿需求着重一点，欠拟合当然欠好，但过拟合就更不适宜了。过拟合跟欠拟合相反，一方面，如果过拟合，她会觉得你有陈冠希老师的潜质，更重要的是，每个人状况不一样，就像深度学习一样，练习集作用很好，但测验集不可。就撩妹而言，如果她会觉得你受上一任(练习集)影响很大，这是大忌，如果给她这个形象，今后有的烦了。
深度学习办法是一个不断磨合的进程，刚开始界说一个标准参数（这些是经验值，就比方情人节和生日有必要送花一样），然后不断地批改，得出下图每个节点间的权重。为什么要这样磨合？试想一下，我们假定深度学习是一个小孩，我们怎样教他看图识字？必定得先把图片给他看，并且通知他正确的答案，需求许多图片，不断地教他，练习他，这个练习的进程，其实就类似于求解神经网络权重的进程。所谓练习集，就是带有正确答案的图片（如心动女神表面），关于深度学习而言，练习集就是用来求解神经网络的权重的，终究构成模型；而测验集，就是用来验证模型的准确度的。关于现已练习好的模型，如下图所示，权重（w1，w2...）都已知。
我们知道，像上面这样，从左至右简略算出来。但反过来呢，我们上面讲到，测验集有图片，也有预期的正确答案，要反过来求w1，w2......，怎样办？这就该求偏导了。现在的状况是：
1.如果我们假定一个神经网络现已界说好，比方有多少层，每层有多少个节点，也有默许的权重和激活函数，刚开始得有一个初始值。你喜爱一个妹子，她也不是刚出生一张白纸，也是带有各种默许参数的。至于怎样调教，怎样一击中芳心，那得求偏导。
2.如果我们已知正确答案（比方为r），练习的时分，是从左至右核算，得出的成果为y，r与y一般来说是不一样的。练习值y与正确值r之间的距离，可界说为E。这个距离怎样算？当然，直接相减是一个办法，尤其是关于只要一个输出的状况； 但许多时分，是有多个输出成果，能够运用不同的函数评价，那么
实际事例中，抱负跟实际仍是有距离的，我们当然是期望距离越小越好，这样“撩”的成功率才越高。距离越来越小的办法为得调整参数，由于输入断定的状况下，只要调整参数才干改变输出的值。怎样调整，怎样磨合？方才我们讲到，每个参数都有一个默许值，我们就对每个参数加上必定的数值Δ，然后看看成果怎么？如果参数调大，距离也变大，那就得减小Δ，由于我们的方针是要让距离变小；反之亦然。所以为了把参数调整到最佳，我们需求了解差错对每个参数的改变率，求差错即为求该参数的偏导数。相邻层求偏导由所以线性的，所以偏导数其实就是参数自身。非相邻层求偏导需引入激活函数，让每个节点的输出都在0到1的区间，在成果上面再做了一层映射。由于激活函数的存在，所以在求偏导的时分，也要把它算进去，激活函数，一般用sigmoid，也能够用Relu等。激活函数的求导： f’(x)=f(x)*[1-f(x)]
三、深度学习“撩妹”调参重视点
在改善一个人工智能深度学习模型时，好的策略能协助你节约好几个月的尽力时刻，快速找到“一击即中”的办法。比方，如果高圆圆是你心目中的女神形象，我们的方针是辨认出契合女神特征潜质的妹纸，那么能够把手上的妹纸们图片数据分割成：60% 练习集、20% 开发集和 20% 测验集：其间，练习集（training set）是我们用来练习模型的，开发集（dev set）指的是在开发进程中用于调参、验证（validation）等步骤的数据集（保证不被模型提前学习到），测验集（test set）很显然就是指测验时所运用的数据集。依照这个构架，我们所以能够得到四种不同的差错值：人类差错、练习集差错、开发集差错、测验集差错。
其间，“人类差错”是人类自己处理这类问题的差错值；“练习集差错”是指在练习集上跑出来的差错值；“开发集差错”是指用开发集跑出来的差错值；“测验集差错”是指测验集和开发集没能遵从相同的数据散布带来的差错值。我们需求重视的并不是这个差错值自身，而是它们相互之间的距离。
如果练习集差错与人类差错只相差 1%，可是练习集差错跟测验集差错却差了许多；这就意味着你的模型在新的（没见过）的数据上表现很欠好，模型过拟合。如果练习集差错跟人类差错值比较就现已差了许多，而测验集差错则愈加地多，那么说明这模型没戏。当呈现练习差错高（偏置），则需求运用更大的模型、练习更长时刻、运用新的模型架构；当呈现练习-开发差错高（方差），则需求运用更多数据、正则化、新的模型架构；当呈现开发差错高（练习-测验数据不匹配），则需求使练习数据更近似于测验数据、进行数据组成、运用新的模型架构。
四、深度学习在认知上的优势
深度学习作为一种构建多层次结构的结构，跟传统机器学习模型比较，认知作用优势显着。深度学习在认知上有三个显着特征：散布式表明（Distributed Representation）、学习多层次表明（Multiple Levels of Representation）、主动学习特征（Automatic Learning）。
1.散布式表明
散布式表明是深度学习模型最为重要的性质。举一个十分简略的比方，假定我们的词典上有16个单词，如果用传统的词袋模型（bag-of-words ）的表明办法，我们能够用16维的向量来表明每个词，向量的每一位代表某个词的呈现与否。可是，如果我们用散布式表明的思维，则也能够用四维的向量来代表每一个词，例如 (0,0,0,1)， (0,0,1,0),..., (1,1,1,1) 。如果表现在对“妹纸”认知上，则为能够用散布式表明将“妹纸 ”特征最大程度的颗粒细化，即：对同一个输入，我们能够有不同的装备（configuration）。再举一个略微杂乱的比方，下面两幅图表明两种聚类的表达办法，左图可看成是一般的聚类办法，右图看成是根据散布式表明的聚类办法。在左图里，我们把整个空间分成了几个区域，每一个区域由一组参数来描绘，所以我们共需求9组参数。 与此比较，在右图中，每一个区域由三个子模块来表达。 这个时分我们只需求三组参数，并且每一个区域都会同享这三组参数， 被称之为参数同享， 这个性质带来的一个重要的长处是 -- 非部分泛化（non-local generalization）。我们要知道机器学习的意图就是要在测验集上得到更好的泛化（better generalization）作用 ，在左图中，我们只能得到部分泛化（local generalization）。即使这样，为了到达部分泛化的意图，依照左图，我们需求对每个区域有足够多的样本（training examples）来学习参数，“足够多的样本”自身就是一个较难到达的方针值。
2.学习多层次表明学习多层次表明类似于人的大脑：人们总是先学到简略的概念（concept）, 然后以这个为根底，不断地去学习更为杂乱和详细的概念。比方，如果我们要把深度学习使用于辨认心仪妹纸图画时，能够把一个图画分割成许多部分，这些能够输入到神经网络的第一层。在第一层中的单个神经元，然后将数据传递到第二层。第二层神经元做它的使命，持续迭代循环，直到终究一层，那么终究成果就发生了。如下图所示，第一层学出来的是各种滤波器（filter）, 第二层学出来的是脸部的某一个部位，最上层（第三层）就现已能够学出详细的人脸了。 整个进程，从下到上，就是在不断地学习更为详细特征的进程。
3.主动学习特征
运用这种多层次结构能够协助防止繁琐的人为特征规划（feature engineering）进程。在传统的建模办法里，我们首先要做的就是从样本中提取有用的特征(这些都是人为规划的)，但问题是关于不同类型的辨认使命，我们需求人为地去规划不同类型的特征，这就导致整个的进程十分繁琐。可是，在深度学习结构下，我们的输入就是模型底层的每个目标（如图画辨认中的像素），并不需求做人为的特征提取 (当然，必要的预处理仍是要做的）。 经过在某些场景中深度学习，机器练习的辨认作用要比人做得好：从图画辨认猫，到区分血液中癌症的目标，再到核磁共振成像中肿瘤。Google 的 AlphaGo 先是学会了怎么下棋，然后它与自己下棋练习，经过不断地与自己下棋，重复练习，主动学习，以此练习自己的输出成果。
散布式表明、学习多层次表明和主动学习特征，使得人工智能深度学习办法在当时实践中，能够满意日常日子里十分根底的智能化需求，具有广泛和强壮的可使用空间。虽然人们对人工智能深度学习，存在许多误解，不了解的人们往往会把它幻想的很杂乱、难以了解，因此发生恐惧和排挤心思。
现在，深度学习想到达那种科幻片里的智能作用，仍是十分悠远的，可是人工智能深度学习为我们供给了找到一步步挨近方针值的正确办法，完结“一分钟撩妹”。人工智能的开展，深度学习办法的使用，是一个未来无法阻挠的趋势。当时，关于某一个笔直范畴，简略的工作上，深度学习完结主动化的路径也越来越明晰，比方，我们能够协助妹纸选择合适她且是她喜爱的衣服饰品，处理广大直男们头疼的礼物审美。每一个简略的小前进，积少成多，将会聚成为新革新，而每次技能新革新带来的都是社会大前进。当今，深度学习在各个范畴使用上也受到越来越多的重视，进入我们的日子，改变着我们的日子，比方：图画辨认、语音辨认、金融范畴、医疗范畴等等。我们期待着，有一天，它能改变到人类的交际范畴，匹配人与人往来，让杂乱变简略，让沟通更真挚，让日子更美好。
该文章刊发于2017年7月《举世财经》杂志，转载请注明出处，欢迎同行联系沟通。
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