【導讀】隨著人工智能(AI)技術的快速發展
，AI可以越來越多地支持以前無法實現或者難以實現的應用。本係列文章基於此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從複雜數據中提取特征的強大工具
，例如識別音頻信號或圖像信號中的複雜模式就是其應用之一。本文討論了CNN相對於經典線性規劃的優勢，後續文章《訓練卷積神經網絡：什麼是機器學習？——第二部分》將討論如何訓練CNN模型
，係列文章的第三部分將討論一個特定用例，並使用專門的AI微控製器對模型進行測試。

什麼是卷積神經網絡？

神經網絡是一種由神經元組成的係統或結構
，它使AI能夠更好地理解數據，進而解決複雜問題。雖然神經網絡有許多種類型，但本係列文章將隻關注卷積神經網絡(CNN)，其主要應用領域是對輸入數據的模式識別和對象分類。CNN是一種用於深度學習的人工神經網絡。這種網絡由輸入層、ruoganjuanjicengheshuchucengzucheng。juanjicengshizuizhongyaodebufen，tamenshiyongyizudutedequanzhonghelvboqi，shidewangluokeyicongshurushujuzhongtiqutezheng。shujukeyishixuduobutongdexingshi，rutuxiang、音頻和文本。這種提取特征的過程使CNN能夠識別數據中的模式從而讓工程師能夠創建更有效和高效的應用。為了更好地理解CNN，我們首先將討論經典的線性規劃。

經典控製技術中的線性規劃

kongzhijishuderenwushijiezhuchuanganqiduqushujubingjinxingchuli
，ranhougenjuguizezuochuxiangying，zuihouxianshihuofasongjieguo。liru，wendutiaojieqimeimiaozhongceliangyiciwendu，tongguoweikongzhiqidanyuan(MCU)讀取溫度傳感器的數據。該數值用於閉環控製係統的輸入，並與設定的溫度進行比較。這就是一個借助MCU執行線性規劃的例子，這種技術通過比較預編程值和實際值來給出明確的結論。相比之下
，AI係統通常依據概率論來發揮作用。

複雜模式和信號處理

許(xu)多(duo)應(ying)用(yong)所(suo)使(shi)用(yong)的(de)輸(shu)入(ru)數(shu)據(ju)必(bi)須(xu)首(shou)先(xian)由(you)模(mo)式(shi)識(shi)別(bie)係(xi)統(tong)加(jia)以(yi)判(pan)別(bie)。模(mo)式(shi)識(shi)別(bie)可(ke)以(yi)應(ying)用(yong)於(yu)不(bu)同(tong)的(de)數(shu)據(ju)結(jie)構(gou)。本(ben)文(wen)討(tao)論(lun)的(de)例(li)子(zi)限(xian)定(ding)為(wei)一(yi)維(wei)或(huo)二(er)維(wei)的(de)數(shu)據(ju)結(jie)構(gou)
，比(bi)如(ru)音(yin)頻(pin)信(xin)號(hao)、心電圖(ECG)、光電容積脈搏波(PPG)、一維的振動數據或波形、熱圖像、二維的瀑布圖數據。

在上述模式識別中，將應用通過MCU的代碼來實現是極其困難的。一個例子是識別圖像中的具體對象（例如貓）：這種情況下無法區分要分析的圖像是很早攝錄的，還是剛剛由從相機讀取的。分析軟件基於一些特定的規則來判斷圖片中是否有貓：比如說貓必須有典型的尖耳朵、三角形的鼻子和胡須。如果可以在圖像中識別出這些特征
，軟件便可以報告在圖像中發現了貓。但是這存在一些問題：ruguotuxiangzhixianshilemaodebeimian，moshishibiexitonghuizenmeban？ruguomaomeiyouhuxuhuozhezaishiguzhongshiquletui，huifashengshenme？jinguanzhexieyichangqingkuangbutaikenengchuxian，danmoshishibiededaimajiangbudebukaolvsuoyoukenengdeyichangqingkuang
，congerzengjiadaliangewaideguize。jishizaizhegejiandandelizizhong
，ruanjianshezhideguizeyehuibiandefeichangfuza。

機器學習如何取代經典規則

AI背後的核心思想是在小範圍內模仿人類進行學習。它不依賴於製定大量的if-then規則
，而是建立一個通用的模式識別的機器模型。這兩種方法的關鍵區別在於，與一套複雜的規則相比，AI不會提供明確的結果。AI不會明確報告"我在圖像中識別出了一隻貓"，而是提供類似這樣的結論："圖像中有一隻貓的概率為97.5%，它也可能是豹子(2.1%)或老虎(0.4%)。"這意味著在模式識別的過程結束時，應用的開發人員必須通過決策閾值做出決定。

另一個區別是AI並bing不bu依yi賴lai固gu定ding的de規gui則ze，而er是shi要yao經jing過guo訓xun練lian。訓xun練lian過guo程cheng需xu要yao將jiang大da量liang貓mao的de圖tu像xiang展zhan示shi給gei神shen經jing網wang絡luo以yi供gong其qi學xue習xi。最zui終zhong，神shen經jing網wang絡luo將jiang能neng夠gou獨du立li識shi別bie圖tu像xiang中zhong是shi否fou有you貓mao。關guan鍵jian的de一yi點dian是shi
，未wei來laiAI可以不局限於已知的訓練圖像開展識別。該神經網絡需要映射到MCU中。

AI的模式識別內部到底是什麼
？

AI的神經元網絡類似於人腦的生物神經元網絡。一個神經元有多個輸入，但隻有一個輸出。基本上，這些神經元都是輸入的線性變換——將輸入乘以數字（權重w）並加上一個常數（偏置b）
，然後通過一個固定的非線性函數產生輸出
，該函數也被稱為激活函數1。作為網絡中唯一的非線性部分，激活函數用於定義人工神經元值的激活範圍。神經元的功能在數學上可以描述為

其中
，f為激活函數，w為權重
，x為輸入數據，b為偏置。數據可以是單獨的標量
、向量或矩陣。圖1顯示了一個神經元，它擁有三個輸入和一個激活函數ReLU2。網絡中的神經元總是分層排列的。

圖1.擁有三個輸入和一個輸出的神經元

如上所述，CNN用於輸入數據的模式識別和對象分類。CNN分為不同的部分：一個輸入層、若幹隱藏層和一個輸出層。圖2顯示了一個小型網絡，它包含一個具有三個輸入的輸入層
、一個具有五個神經元的隱藏層和一個具有四個輸出的輸出層。所有神經元的輸出都連接到下一層的所有輸入。圖2所示的網絡不具有現實意義，這裏僅用於演示說明。即使對於這個小型網絡，用於描述網絡的方程中也具有32個偏置和32個權重。

CIFAR神經網絡是一種廣泛用於圖像識別的CNN。它主要由兩種類型的層組成：卷(juan)積(ji)層(ceng)和(he)池(chi)化(hua)層(ceng)
，這(zhe)兩(liang)種(zhong)層(ceng)分(fen)別(bie)使(shi)用(yong)卷(juan)積(ji)和(he)池(chi)化(hua)兩(liang)種(zhong)方(fang)法(fa)
，在(zai)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的(de)訓(xun)練(lian)中(zhong)非(fei)常(chang)有(you)效(xiao)。卷(juan)積(ji)層(ceng)使(shi)用(yong)一(yi)種(zhong)被(bei)稱(cheng)為(wei)卷(juan)積(ji)的(de)數(shu)學(xue)運(yun)算(suan)來(lai)識(shi)別(bie)像(xiang)素(su)值(zhi)數(shu)組(zu)的(de)模(mo)式(shi)。卷(juan)積(ji)發(fa)生(sheng)在(zai)隱(yin)藏(zang)層(ceng)中(zhong)，如(ru)圖(tu)3所示。卷積會重複多次直至達到所需的精度水平。如果要比較的兩個輸入值（本例是輸入圖像和濾波器）xiangsi，namejuanjiyunsuandeshuchuzhizonghuitebiegao。lvboqiyoushiyebeichengweijuanjihe。ranhou，jieguobeichuandidaochihuacengtiqutezhengshengchengyigetezhengtu
，biaozhengshurushujudezhongyaotezheng
，chengweichihua。chihuacengdeyunxingxuyaoyilailingyigelvboqi

，chengweichihualvboqi。xunlianhou
，zaiwangluoyunxingdezhuangtaixia，tezhengtuyushurushujujinxingbijiao。youyutezhengtubaoliuletedingdetezheng
，suoyizhiyoudangneirongxiangsishi，shenjingyuandeshuchucaihuibeichufa。tongguozuheshiyongjuanjihechihua，CIFAR網絡可用於高精度地識別和分類圖像中的各種對象。

圖2.一個小型神經網絡

圖3.用CIFAR-10數據集訓練的CIFAR網絡模型

CIFAR-10是一個特定數據集，通常用於訓練CIFAR神經網絡。它由60000幅32×32彩色圖像組成
，分為10個類別。這些圖像是從各種來源收集的，例如網頁、新聞和個人圖像集。每個類別包含6000幅圖像
，平均分配在訓練集、測試集和驗證集中，使其成為測試計算機視覺和其他機器學習模型的理想圖像集。

juanjishenjingwangluoheqitaleixingwangluodezhuyaoqubiezaiyuchulishujudefangshi。juanjishenjingwangluotongguolvboyicijianzhashurushujudeshuxing。juanjicengdeshuliangyueduo
，keyishibiedexijiejiuyuejingxi。zaidiyicijuanjizhihou，gaiguochengcongjiandandeduixiangshuxing（如邊或點）開始進行第二次卷積以識別詳細的結構
，如角
、圓、juxingdeng。zaidisancijuanjizhihou，tezhengjiukeyibiaoshimouxiefuzademoshi，tamenyutuxiangzhongduixiangdemouxiebufenxiangsi
，bingqieduiyugeidingduixianglaishuotongchangshiweiyide。zaiwomenzuichudelizizhong
，zhexietezhengjiushimaodehuxuhuoerduo。tezhengtudekeshihua（如圖4所示）對於應用本身而言並不是必需的
，但它有助於幫助理解卷積。

即使是像CIFAR這zhe樣yang的de小xiao型xing網wang絡luo，每mei層ceng也ye有you數shu百bai個ge神shen經jing元yuan，並bing且qie有you許xu多duo串chuan行xing連lian接jie的de層ceng。隨sui著zhe網wang絡luo的de複fu雜za度du和he規gui模mo的de增zeng加jia，所suo需xu的de權quan重zhong和he偏pian置zhi數shu量liang也ye迅xun速su增zeng長chang。圖tu3所示的CIFAR-10示例已經有20萬wan個ge參can數shu
，每mei個ge參can數shu在zai訓xun練lian過guo程cheng中zhong都dou需xu要yao一yi組zu確que定ding的de值zhi。特te征zheng圖tu可ke以yi由you池chi化hua層ceng進jin一yi步bu處chu理li，以yi減jian少shao需xu要yao訓xun練lian的de參can數shu數shu量liang並bing保bao留liu重zhong要yao信xin息xi。

圖4.CNN的特征圖

如上所述
，在CNN中的每次卷積之後，通常會發生池化
，在一些文獻中也常被稱為子采樣。它有助於減少數據的維度。圖4中zhong的de特te征zheng圖tu裏li麵mian的de很hen多duo區qu域yu包bao含han很hen少shao甚shen至zhi不bu含han有you意yi義yi的de信xin息xi。這zhe是shi因yin為wei對dui象xiang隻zhi是shi圖tu像xiang的de一yi小xiao部bu分fen，並bing不bu構gou成cheng整zheng幅fu圖tu像xiang。圖tu像xiang的de其qi餘yu部bu分fen未wei在zai特te征zheng圖tu中zhong使shi用yong，因yin此ci與yu分fen類lei無wu關guan。在zai池chi化hua層ceng中zhong，池chi化hua類lei型xing（最大值池化或均值池化）hechihuachuangkoujuzhendedaxiaojunbeizhiding。zaichihuaguochengzhong
，chuangkoujuzhenzhubuzaishurushujushangyidong。liru，zuidazhichihuahuixuanquchuangkouzhongdezuidashujuzhierdiuqiqitasuoyoudezhi。zheyang，shujuliangbuduanjianshao，zuizhongxingchenggegeduixiangleibiedeweiyishuxing。

juanjihechihuadejieguoshidaliangdeerweijuzhen。weileshixianwomenzhenzhengdemubiaojifenlei
，womenxuyaojiangerweishujuzhuanhuanchengyigehenchangdeyiweixiangliang。zhuanhuanshizaisuoweideyapingcengzhongwanchengde，suihoushiyigehuolianggequanlianjieceng。quanlianjiecengdeshenjingyuanleisiyutu2所示的結構。神經網絡最後一層的輸出要與需要區分的類別的數量一致。此外，在最後一層中，數據還被歸一化以產生一個概率分布（97.5%的貓，2.1%的豹
，0.4%的虎
，等等）。

這zhe就jiu是shi神shen經jing網wang絡luo建jian模mo的de全quan過guo程cheng。然ran而er
，卷juan積ji核he與yu濾lv波bo器qi的de權quan重zhong和he內nei容rong仍reng然ran未wei知zhi，必bi須xu通tong過guo網wang絡luo訓xun練lian來lai確que定ding使shi模mo型xing能neng夠gou工gong作zuo。這zhe將jiang在zai後hou續xu文wen章zhang《訓練卷積神經網絡：什麼是機器學習？——第二部分》中說明。第三部分將解釋我們上文討論過的神經網絡（例如識別貓）的硬件實現，我們將使用ADI公司開發的帶硬件CNN加速器的 MAX78000 人工智能微控製器來演示。

1 通常使用sigmoid、tanh或ReLU函數。

2 ReLU：修正線性單元。對於該函數，輸入值為負時，輸出為零
；輸入值大於零時，輸出值為輸入值。

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