人话人工智能（2）：非线性模型和**函数

人工智能又叫AI，很多人经常把它和AV弄混，这是两个不同的概念。

AI英文全称是：Artificial Intelligence，翻译成中国话就是人工智能。它可以对人的思维过程进行模拟。

小岳岳捂住了嘴巴，我的天啊，这么神奇吗？

 

 

计算机的最底层是1010的逻辑，物质的最底层是原子核和电子组成。即便是很不可思议，但是确实1010组成了你看的电影，原子组成了你抱着啃的鸡腿，包括你也是由原子组成的并且你正在1010地思考。

所以，你需要试着让自己接受无法理解的事实。理解不了记着就好，吹牛逼的时候很有效果，因为别人听都听不懂，而你居然背下来了。

我会尽量把要讲的非线性模型说的好理解。

首先说，什么是线性模型？

线性模型就是一条线，就是一根黄瓜，一根香蕉，数学公式就是：

y = ax + b

这个公式我们初中都学过，就是坐标系上的一条直线。

 

当让AI识别数据的时候，如果两组数据，一条线就可以区分，那么AI就会算出这一条线。

 

线性的预测值应该是各个节点的加权和

 

公式是：

以TensorFlow为例，如果求他的前向传播过程，应该是如下代码：

 

但是现实世界大多数问题是线性模型解决不了的。

比如下面这个，你画一条线来区分试试：

 

如果还采用线性的求法，那么累死AI，它也求不对，因为画在哪里都区分不了。

它可能会随便画一条线，它告诉你，我求出来了，你一看根本不对。

这种样本分布，我们就得采用非线性的模型了。

顾名思义，非线性，就是说，不是一条直线，是曲线或者多条直线。

这类函数我们初中学过好多，抛物线就是一种。

 

抛物线就是一个非线性的模型，数学公式是y=x^2

线性函数有一个特点，就是一个因素导致结果变化。

比如：桶的重量和注水的高度。加水越多，桶就越重。加水桶重，放水桶轻，它实在人。

非线性函数不同，它是多个因素导致结果变化。

比如：桶的重量和放入东西的高度。都是高一米，一个放入石头，另一个放入棉花，单纯高度决定不了结果了。这时候除了看高度还得看放啥东西，并非随着一个高，结果就高。这是非线性。

其实线性外面套一个线性，就是非线性。

数学上讲的通啊。

y1 = ax

y2 = bx

yboss = y1*y2 = abx^2

很多人工智能框架，听（gen）了（ben）我（bu）解（shi）释（de），纷纷修改框架，加了一种叫**函数的东西。

**函数，就是在原来线性运算的基础上，加一层**函数，变成各式各样的非线性模型。

TensorFlow框架里面有7种不同的非线性**函数，常用的有tf.nn.relu、tf.sigmoid和tf.tanh。

再回到线性模型那个例子，这时候我们要用非线性来处理，公式就会变成这样：

 

以TensorFlow为例，代码层更简单

 

有了**函数再来实现非线性模型，也就意味着AI不止会画直线了，这时我们可以试验几个高级样本。

 

 

成功了。

这就是非线性模型和**函数。

搞得我想找初中的数学课本来看看，因为里面还提到了sin、tan、方差、求导数等等。