前端智能化——深度学习原理｜周技术分享

背景

随着前端领域的快速发展，前端技术越来越多的被应用在更多领域。除了常规的Web、Hybrid，还有IoT等较为新潮的领域。在高速的发展下，前端的限制也逐步被体现出来：

1. 有一些UI是高度重复的，例如一些落地页、营销页面。大部分公司的解决办法是搭建low code甚至no code平台，通过配置自动生成这些页面，或者通过聘请外包员工降低成本。lowcode和nocode方案的缺点是灵活程度不够。外包人员的流动性大、代码质量不稳定、容易造成项目难以维护。
2. 前端需求多而杂。面对类似的功能，或许绑定不同的数据就是一个新的需求。常规的模块化代码在面对变动的数据和需求时，还是需要前端介入。

如果说现在最火的方案是serverless和自动化测试。那么今年开设的D2技术论坛，给前端行业未来五到十年确定了一个新的命题：前端智能化。
什么是前端智能化呢？简单地说就是利用AI技术，提升前端生产力，把部分可以重复的工作交给一套AI系统。这套系统的使用者是PD、PM等，前端的工作是根据PD的数据，重复训练这套AI，维护更高的可用性。目前业界可以达到的水平是PD稿经过标注后，直出项目，准确率已经可以达到80%左右。
AI智能化和模块代码不同。模块代码是生成固定的模块，节省了编写重复代码的时间；而AI智能化是可以根据业务的长期习惯，直接构建我们需要的项目。

除了在nocode方便的贡献，前端智能化也带来了很多新的用户交互场景。例如，在直播中，主播可以通过一些手势，触发直播间的节日特效，营造更好的直播氛围。而这些“黑科技”技术实现，就是来自于AI技术。

作为火了好几年的AI技术，目前已经有较为成熟的库和model可以直接使用，例如tensorflow.js。而我们大部分前端开发者，注重的是业务和UI操作逻辑，对数据和算法的理解不是很好，所以这里我们通过一个简单的样例的实现，让大家可以开始接触这个充满“魔法”的世界。

（深度学习和AI的关系，图片来源自花书）

深度学习模型分析和模型建立

这里我展示的是一个基于机器学习的模型：手写数字识别。我们可以在画板上手写0-9这十个数字，然后机器会将识别的结果反馈给你。

（为了更接近手写效果，用手机进行手写测试）
我们常规的编程技术肯定是无法解决这个问题的，因为我们是面对既定的输入，实现固定的输出（硬编码）。为了实现这个效果，这里展示一个经典的深度学习模型：

这种图形是很经典的深度学习模型，基本任何讲解这类知识的文章和视频都会展示这种图片。这张图片隐藏着以下的关键信息：

1. 输入层（Input layer）：数据输入，具有6个输入。
2. 输出层（Output layer）：结果输出，具有4个输出。
3. 隐藏层（Hidden layer）：隐藏层，主要的运算过程都会在隐藏层实现。之所以叫隐藏层是因为在这部分可以隐藏着很多的中间计算过程，为了简化模型，一般叫隐藏层。隐藏层在整个深度学习神经网络中可以看作一个黑盒，我们的重点在于关注一个输入会得到什么样的输出结果。这里的隐藏层具有8个节点。
4. 正向传播：为什么叫神经网络，是因为每一层的结果都会被传递到下一个层处理，然后下一层继续向后传播。

在这个简单的手写数字模型中，我们用实际情况来实现一个神经网络模型：

1. 输入层：采用一个28*28的矩阵表达一个图片，将图片拼接为一行，则输入层具有784个节点。
2. 输出层：这个神经网络的目的是获得该模型对手写的0-9的数字的预测结果，所以具有10个节点，分别为0、1、2、3…、9。
3. 隐藏层：为了简化模型，不使用任何隐藏层。

以上是这个深度学习的简化模型，接下来我们要去理解其数学表达、训练过程和一些术语。

模型的数学表达

为了表达我们的模型，只需要了解以下简单的概念：
输入：该模型的输入为7841的矩阵，也就是[1,2,3,4,5…(共784个)]。
输出：该模型的输出为101的矩阵，也就是[1,2,3…(共10个)]。

数学表达如下：
输入层：l=A(data+b)

输出层：output=A’(l·w+b)

在数学层面，所谓的正向传播，就是将某一层的输出作为下一层的输入。
在这个模型中，有三个变量，分别用红色标注起来。这三个变量决定了输入对应的输出结果。也就是说，我们所谓的「模型」是由bwb确定的。训练过程就是寻找解决该问题的最优bwb。这个寻找最优的过程称之为学习。而这个学习过程是机器自动完成的，所以也称为机器学习。

训练过程和数学关联

简单地来讲，一个训练过程是这样的：

图上包含了以下的信息：

1. 模型是由各层定义的
2. 一次训练过程是对一个模型输入数据，然后计算误差函数，再将误差作用到模型本身。
3. 训练的目的就是为了减少误差，最终达到一个很好的预测结果。

用通俗的话讲，假设我们要开一家炸鸡店，要做最好的炸鸡。决定炸鸡口味的因素（也就是炸鸡的模型）有“材质”、“面粉厚度”、“油炸时间”。我们不断得制作炸鸡，客人品尝后进行“打分”，我们根据客人的“面粉太厚了”、“炸得太老了”等等评价来优化我们的炸鸡“模型”。从而逼近“最好的炸鸡”这个结果。

误差函数：
误差函数的意义为当前训练的预测结果和最优结果之间的差（方差或者平均差）。
在本例中，我们的输出为10*1的矩阵，表示对输入的值进行预测，其在0-9之间的分布结果。最优结果我们当然希望机器可以100%确定是0-9之间的某个值，例如：
[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]则表示机器可以确定值为3的概率为100%，其他为值的概率为0。

而我们实际某一步得到的预测值可能是这样的：
[0.23,0.11,0.40,0.001,0.22,0.22,0.12,0.11,0.3,0.2]（随机写的，总和不一定为1）；
这表示输入的值是0-9的可能性都存在，而为2的概率最大，为0.40，所以预测为2。

因此，我们就可以得到最优结果和预测结果直接的差值，假设使用y表示最优结果，y表示当前训练的结果，那么误差函数可以表示为：
L = (y - y)
（由于y包含0-9的预测结果，所以实际上L为：L = L+L+… = (y-y)+(y-y)+….）

而对于整体训练过程如果用P来表示一步时的模型参数（Model Parameters），则我们的目标为不断根据误差优化模型参数：
P -> P - k▽L
其中k表示学习率，可以理解为逼近的大小，如果学习率过大，是无法得到最优解的。
▽表示梯度，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大。

以上是对机器学习的过程的总结和数学关联，而其中主要难度在于求导数阶段，其他都是比较好理解的。

总结

深度学习的过程就是一个建立模型、初始化参数、正向传播和反向传播的过程，使机器根据数据集逐步优化自身，达到具有识别能力的过程。

Github: 手写数字识别学习模型的JS实现
（原up是用python实现的，这里我用了ml-matrix库重新实现，方便熟悉js的coder学习）
Bilibili: 弱鸡才用tensorflow，强者一个numpy就够：从零开始神经网络第一期