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AI探索与NN隐藏层(Hidden Layer)的比喻

2020-11-27 10:40:16  474 高焕堂 人工智能
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1. 前言
        AI有兩項重要的行為,就是:1) 利用(Exploitation);2)探索(Exploration)。<利用>是基於現有的知識和經驗(Known),來做分析、歸納和預測。而<探索>則是善於借助<利用>的能力來嘗試未曾經歷的新事物(Unknown)。其中,最基本的探索行為是:自動提取特徵(Feature extraction)。包括探索出特徵之間的相關性等等。深度學習的多層神經網絡(NN)可以大大提升AI模型的探索能力。其中,包含許多的中間層,通稱為<隱藏層>(Hidden layer)。

2.  拿<小公主找帥哥>來做比喻
       於此,我拿<小公主找心儀的帥哥>來做比喻。現在,有一位小公主想要交男友、谈恋爱了。小公主出去走走,驚動帥哥們,或請人介紹一些帥哥們。
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       首先,比喻一個單層神經網路架構,也就是沒有隱藏層的單純結構。沒有隱藏層的架構裡,只有輸入層和輸出層。通稱為:單層架構。通常在計算層次時,並不把輸入層列入計算。
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      於是,小公主就來識別一下他們的人品、財富、學問等特徵(Feature)。在小公主的心中,對於人品、財富、學問等有其評比權重(Weights):w[]。小公主心中依據數學的乘積運算等等,算出y0值,告訴媽媽。
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小公主依據一樣的評比模式,來針對第2位帥哥做評比。
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同樣地,小公主也依據一樣的評比模式,來評比其他的帥哥們。
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此時,精明的媽媽,可能會提出她的看法,來教女兒(又稱監督式學習),眼睛要雪亮一些:
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甚至,媽媽覺得這樣似乎還不放心,就派兩位Y嬛去幫忙識別一番:
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這兩位Y嬛就對帥哥們識別一番。兩位Y嬛各自依據數學的乘積運算來評比出h_y0和h_y1:
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於是Y嬛們就把評比結果提供給<小公主>做參考。接著,小公主心中依據數學的乘積運算(基於h_y0和h_y1的運算),算出o_y0值,並告訴媽媽。
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這些Y嬛和小公主針對每一位帥哥,都採取一樣的評比模式。
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這新增加的Y嬛層,就是所謂的<隱藏層>了。
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只是有人說這樣,對小公主而言,會更幸福嗎? 然而,對於這個精明的媽媽而言,一定會覺得安心多了,這就是監督式學習,仍舊非常有效的原因之一吧。

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