机器学习与人工智能之十一（机器学习与人工智能之十一）

观众老爷好！这期继续讲人工智能相关的知识！观众老爷请拿出喜欢的零食和饮料，放松心情随小编一起走进智能化信息时代！

观众老爷是否还记得第一期的问题：我们人类是如何学习的？我们如何理解知识的？同样信息在我们大脑中如何处理的？我们的文字和语言有什么规律？我们看到的物体如何判断的？我们对事物的关系如何理解的？我们的世界是什么样子的？为什么可以用模型去拟合呢？那计算机又是如何进行学习的呢？同样计算机可不可以模拟世界？

观众老爷还记得小编第七期《机器学习与人工智能之七：记忆更新》的内容么？最后提到神经网络算法的修改大多在权重、阀值、激活函数、感知器层数、输入方式、输出纠正方式上进行算法的调整，小编为什么这样说呢？同样神经网络算法有哪些异同之处呢？同样与人类的学习有哪些联系呢？这期我们进入比较热门并且常用的深度学习算法——风格迁移，观众老爷应该都听过吧！

大脑的混沌

大脑运作是混沌的！记忆的存取和比对也是混沌的！从出生时的空白到后天认知形成价值观人生观，白天黑夜都在不停的运作！我们的人类的大脑有一些自发行为，更确切的说是神经元细胞出现部分异常，比如我们经常听到一些某某见鬼，某某见到什么奇怪的事，但我们自身却看不到，也就是常说的见鬼和幻觉！见鬼是大脑自发神经电信号而产生的错觉，是视皮层神经细胞出现信息传递出错而导致，神经病人——请原谅小编用了不恰当的用语，更多是心理病人，或者精神失常者，我们经常听到这些人说有人跟他说话，或者见到了比较怪异的物与事，可能他自己也不知道那个人跟他说了什么，但患者经常有着幻觉，这是大脑出现故障，自身的信号出错导致，这在国外是有实验证实的，大脑自身发电是导致患者产生幻觉，错觉，而导致病人发作！我们的大脑是神奇的，神经信号产生出错和正确的得到的结果是不一样的，上面我们讲述的是出错的情况，那有没正确的情况导致积极的情况呢？

神奇的脑补行为

脑补行为是什么？脑补是联想能力的一种体现！我们对一些事进行观察和了解认知时，大脑经常会给部分的信息补偿，将部分与之相关的信息进行完整化，触发我们印象比较深刻的信息！我们经常看书和看电视、电影，对部分内容进行推测，对故事、内容有个人的想法；同样看到一张图片，就会对图片里的信息进行联想，或者与之相关的事情进行信息联想。

小编经常看到电视剧的内容经常会发笑，看书有着天马行空的想法，同样对一些明明没有幽默感的图片突然产生感觉这个十分有趣，特别逗的感觉！这就是我们大脑的脑补行为。让我们看到的事物进行信息的检索和信息补偿，不知不觉，触发我们以前与之相似的神经回路信息，或者与之规律相似的事情。其实小编现在就在进行脑补的行为。观众老爷你是不是很诧异呢！其实现在你我都在进行着大脑的联想能力！也就是脑补行为的过程而已！当然脑补需要先有认知的信息，也就是有认知的神经回路，在触发相似信息的过程当中，进行信息的补偿和神经回路信息的补充，达成联想的过程！

风格迁移算法

那神经网络算法有哪些与脑补类似呢？观众老爷还记得小编前期《机器学习与人工智能之十：复制记忆》最后提到神经网络算法中间层进行修改：脑补的过程其实就是进行信息的再次插入修正。

风格迁移算法听着很复杂，其实也就是改变了卷积神经网络，全连接层前的网络结构，更确切的说是改变了损失信息的的修正，两种图片通过卷积神经网络后，将深层，一定是深层，大多算法介绍是第四层，为什么是深层？我们知道卷积网络提取的是轮廓，风格，颜色信息，层数越深对整个图片的信息压缩越大，这样反向进行处理输出图片信息就能把图片更好的融合！一般这个卷积神经网络是训练好的，这里反向传播修改的信息不是权重而是将图片的信息进行修改，将风格的特征和原图片融合。

上图是网络摘取的图片，比如内容图片以P表示，风格图片是A，噪声图片也就是生成图片以B表示，这时将A和B图片通过卷积，这最深层得到三个特征Pj、Aj、Bj，损失函数用Lcontent表示，当然这里就不标下标了。这里开始计算内容与噪声的信息损失修正：

通过反向梯度传播算法，将内容信息写进噪声图片当中，下面进行风格与噪声的信息损失修正，在修正前要进行定义一个特殊的算法Gj，Gj=∑Bj*Bj，Gj算法的含义是当前卷积层不同特征图内积，卷积层的特征图与卷积核个数有关，也就是有多少个卷积核就有多少通道。下面进行误差的函数的定义，N、M是图片大小，w是不同卷积层的权重值：

通过调整α和β调整风格与内容图片的比重值，来进行线性融合图片。

风格迁移算法要经过很多次迭代，将内容图像和风格融合到一起，当然具体什么样的图片是我们满意的却是我们自己说了算的，神经网络算法虽然很神秘，其实说多了也是对我们大脑的部分模拟，我们人类对自己大脑具体是如何运作的了解并不多，那这种算法与我们的相似度多大？!我们是需要打问号的。我们却可以通过算法和模型的不停修改，小编相信总有完全模拟我们大脑的一天！我们其实对自身的了解远远没有那么深，我们的大脑有着惊人的算力和想象力，但我们挖掘的却是不够的！

我们并不比计算机的运算能力差，但我们的运算能力先天是被压制的，这需要我们自身对自身的了解来解锁被封印的能力！具体如何做小编也不知道，但小编相信这方面的研究全球都有进行！尤其小编很好奇：你、我、他这种观念到底是如何形成的，为何如此神奇？小编的外甥才几个月大，却能够理解我们在议论他的话语，有时候我们呼唤他，他却是能够理解的，这种神奇的大脑结构是什么样的？为何诞生这种观念的呢？

观众老爷这期就到这里了，接下来小编会进入神经网络算法的输出方式修改算法讲解！观众老爷记得关注我哦！下期更精彩！