導(dǎo)語(yǔ)：Science is NOT a battle, it is a collaboration. We all build on each other’s ideas. Science is an act of love, not war. Love for the beauty in the world that surrounds us and love to share and build something together. That makes science a highly satisfying activity, emotionally speaking! ——Yoshua Bengio

人工智能的浪潮正席卷全球，諸多詞匯時(shí)刻縈繞在我們的耳邊，如人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顧名思義用計(jì)算機(jī)來構(gòu)造復(fù)雜的，擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機(jī)器。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，在2012年后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲，運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)算法(深度學(xué)習(xí))的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即讓機(jī)器具備觀察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，預(yù)期在該領(lǐng)域能夠取得一些重大突破。電影里的人工智能多半都是在描繪強(qiáng)人工智能，即讓機(jī)器獲得自適應(yīng)能力，解決一些之前還沒遇到過的問題，而這部分在目前的現(xiàn)實(shí)世界里難以真正實(shí)現(xiàn)。

若人工智能有希望取得突破，是如何實(shí)現(xiàn)的，“智能”又從何而來呢？這主要?dú)w功于一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法——機(jī)器學(xué)習(xí)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)概念

機(jī)器學(xué)習(xí)一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法是，使用算法來解析數(shù)據(jù)從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、EM、Adaboost等等。從學(xué)習(xí)方法上來分，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如分類問題）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類問題）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在指紋識(shí)別、基于Haar的人臉檢測(cè)、基于HoG特征的物體檢測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用基本達(dá)到了商業(yè)化的要求或者特定場(chǎng)景的商業(yè)化水平，但每前進(jìn)一步都異常艱難，直到深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)。

二、深度學(xué)習(xí)概念

深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。

其本身并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，也會(huì)用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。

最初的深度學(xué)習(xí)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并不是一個(gè)全新的概念，可大致理解為包含多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對(duì)神經(jīng)元的連接方法和激活函數(shù)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。其實(shí)有不少想法早年間也曾有過，但由于當(dāng)時(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、計(jì)算能力落后，因此最終的效果不盡如人意。深度學(xué)習(xí)，作為目前最熱的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但并不意味著是機(jī)器學(xué)習(xí)的終點(diǎn)。起碼目前存在以下問題：

1、深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，才能展現(xiàn)出神奇的效果，但現(xiàn)實(shí)生活中往往會(huì)遇到小樣本問題，此時(shí)深度學(xué)習(xí)方法無法入手，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法就可以處理；

2、有些領(lǐng)域，采用傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以很好地解決了，沒必要非得用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)方法；

3、深度學(xué)習(xí)的思想，來源于人腦的啟發(fā)，但絕不是人腦的模擬。

因此，機(jī)器學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)框架之間也是有區(qū)別的。本質(zhì)上，機(jī)器學(xué)習(xí)框架涵蓋用于分類，回歸，聚類，異常檢測(cè)和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的各種學(xué)習(xí)方法，也可以包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。深度學(xué)習(xí)或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）框架涵蓋具有許多隱藏層的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌Ｊ阶R(shí)別的多步驟過程。網(wǎng)絡(luò)中的層越多，可以提取用于聚類和分類的特征越復(fù)雜。常見的Caffe，CNTK，DeepLearning4j，Keras，MXNet和TensorFlow是深度學(xué)習(xí)框架。 而Scikit-learning和Spark MLlib是機(jī)器學(xué)習(xí)框架。 Theano則跨越了這兩個(gè)類別。

本文接下來的篇幅將會(huì)重點(diǎn)介紹深度學(xué)習(xí)的三個(gè)框架caffe、tensorflow和keras，如果只是需要使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法使用scikit-learning和spark MLlib則更為合適。

三、深度學(xué)習(xí)框架比較

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般包括：訓(xùn)練，測(cè)試兩大階段。訓(xùn)練就是把訓(xùn)練數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（AlexNet、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練框架Caffe等）用CPU或GPU提煉出模型參數(shù)的過程。測(cè)試就是把測(cè)試數(shù)據(jù)用訓(xùn)練好的模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型+模型參數(shù)）運(yùn)行后查看結(jié)果。而caffe，keras，tensorflow就是把訓(xùn)練過程所涉及的環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)統(tǒng)一抽象，形成可使用框架。

（一）Caffe

1、概念

Caffe是一個(gè)清晰而高效的深度學(xué)習(xí)框架，也是一個(gè)被廣泛使用的開源深度學(xué)習(xí)框架，在Tensorflow出現(xiàn)之前一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域Github star最多的項(xiàng)目。主要優(yōu)勢(shì)為：上手容易，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是以配置文件形式定義，不需要用代碼設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練速度快，組件模塊化，可以方便的拓展到新的模型和學(xué)習(xí)任務(wù)上。但是Caffe最開始設(shè)計(jì)時(shí)的目標(biāo)只針對(duì)于圖像，沒有考慮文本、語(yǔ)音或者時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，因此Caffe對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持非常好，但是對(duì)于時(shí)間序列RNN，LSTM等支持的不是特別充分。Caffe工程的models文件夾中常用的網(wǎng)絡(luò)模型比較多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等。

2、Caffe的模塊結(jié)構(gòu)

Caffe由低到高依次把網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)抽象成Blob, 各層網(wǎng)絡(luò)抽象成Layer ，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)抽象成Net，網(wǎng)絡(luò)模型的求解方法抽象成Solver。

1.Blob表示網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)各層自身的參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)之間傳遞的數(shù)據(jù)都是通過Blob來實(shí)現(xiàn)的，同時(shí)Blob數(shù)據(jù)也支持在CPU與GPU上存儲(chǔ)，能夠在兩者之間做同步。

2.Layer是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各種層的抽象，包括卷積層和下采樣層，還有全連接層和各種激活函數(shù)層等。同時(shí)每種Layer都實(shí)現(xiàn)了前向傳播和反向傳播，并通過Blob來傳遞數(shù)據(jù)。

3.Net是對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的表示，由各種Layer前后連接組合而成，也是所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型。

4.Solver 定義了針對(duì)Net網(wǎng)絡(luò)模型的求解方法，記錄網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，保存網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，中斷并恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。自定義Solver能夠?qū)崿F(xiàn)不同的網(wǎng)絡(luò)求解方式。

3、安裝方式

Caffe 需要預(yù)先安裝比較多的依賴項(xiàng)，CUDA，snappy，leveldb，gflags，glog，szip，lmdb，OpenCV，hdf5，BLAS，boost、ProtoBuffer等；

Caffe官網(wǎng)：；

Caffe Github : https://github.com/BVLC/caffe；Caffe 安裝教程：

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Caffe 安裝分為CPU和GPU版本，GPU版本需要顯卡支持以及安裝CUDA