從知其然到知其所以然

丁偉 孫凱

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是人工智能教學(xué)中的算法層面的重要組成部分，而手寫數(shù)字識別可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的入門課，即通過讓計(jì)算機(jī)辨認(rèn)大量標(biāo)定好的手寫數(shù)字對它進(jìn)行訓(xùn)練，就可以識別0～9的手寫數(shù)字，是一種典型的有監(jiān)督學(xué)習(xí)。那么，在中小學(xué)如何進(jìn)行這種入門教學(xué)，并在以體驗(yàn)為主的前提下，讓學(xué)生在現(xiàn)有知識基礎(chǔ)上能夠了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本原理呢？筆者在教學(xué)過程中利用虛谷號控制硬件引導(dǎo)學(xué)生通過學(xué)習(xí)基于MNIST訓(xùn)練集的手寫數(shù)字識別，初步建立對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本認(rèn)識。

用虛谷號進(jìn)行Python和人工智能的教學(xué)，則可以結(jié)合硬件制作出包含人工智能元素的作品。本實(shí)例用Python語言，首先編寫一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用MNIST訓(xùn)練集完成模型訓(xùn)練，并用畫圖軟件kolourpaint完成手寫數(shù)字，實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識別，最后用虛谷號控制的LED燈閃爍次數(shù)來呈現(xiàn)對應(yīng)的數(shù)字。

● 配置環(huán)境

要讓虛谷號實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字的識別，就需要安裝一些必要的庫和繪圖軟件，虛谷號已經(jīng)預(yù)裝了Python3.5和部分庫，下面只要補(bǔ)充、升級相關(guān)庫即可，如圖1所示。

● 了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一個完整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至少由輸入層、輸出層和隱藏層三部分構(gòu)成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都可以用若干個節(jié)點(diǎn)來表示某個元素的特征屬性（如圖2）。

● 手寫數(shù)字的csv格式

當(dāng)在28×28的區(qū)域?qū)懴乱粋€數(shù)字時，這個區(qū)域中就會留下顏色深淺不一的筆跡，接著將這28×28=784個像素點(diǎn)的顏色轉(zhuǎn)換成0～255之間對應(yīng)的灰度值并以csv文件格式存儲到一個數(shù)據(jù)表中（如下頁圖3）。同樣我們可以從網(wǎng)上（網(wǎng)址：https：//pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/）下載到這個有60000條數(shù)據(jù)的這個數(shù)據(jù)集。打開表格就會發(fā)現(xiàn)里面確實(shí)有60000行數(shù)據(jù)，而且每行數(shù)據(jù)有785列，其中第一列是這個數(shù)字的標(biāo)簽即我們標(biāo)定的數(shù)字，后面的784列就是28×28個像素點(diǎn)對應(yīng)的灰度值。

學(xué)生有了以上的知識做基礎(chǔ)，對后面的代碼理解就相對要容易一些了，當(dāng)然并不要求學(xué)生對每句代碼都理解，因?yàn)樵诮虒W(xué)中是要以模塊化的代碼來講解手寫數(shù)字識別這個案例的，即讓學(xué)生理解程序中每個模塊的作用，并通過修改模塊中的關(guān)鍵參數(shù)知道對程序執(zhí)行效率和結(jié)果的影響，進(jìn)而了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。下面是筆者在教學(xué)中對這個實(shí)例的解析。

①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類的建立。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建是一個復(fù)雜的過程也不需要初學(xué)者掌握，可以將其放到一個類里面，使用的時候直接用from語句導(dǎo)入即可。

②訓(xùn)練數(shù)據(jù)的導(dǎo)入。圖4中的第一行代碼括號內(nèi)的內(nèi)容為MNIST手寫數(shù)據(jù)集的路徑位置，這里使用了數(shù)據(jù)集中的前100條數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了訓(xùn)練。學(xué)生在實(shí)操過程中可以通過修改訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)多少來分析其對準(zhǔn)確率的影響。

③設(shè)定參數(shù)搭建實(shí)例。模塊中輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為784，對應(yīng)的是28×28像素的圖片的784個灰度值;隱藏層節(jié)點(diǎn)為200個;輸出層的10個節(jié)點(diǎn)即0～9這10個手寫數(shù)字（如圖5）。

④設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)（如圖6）。依次判斷輸入數(shù)字是0～9的概率，選擇概率最大的那一個為輸出結(jié)果。

⑤使用手寫數(shù)字檢查訓(xùn)練結(jié)果（如圖7）。使用img_arry =imageio.imread（‘****，as_gray=Ture）語句導(dǎo)入手寫的數(shù)字圖片，其中****的內(nèi)容為圖片在計(jì)算機(jī)中的保存路徑。

⑥運(yùn)行實(shí)例。使用IDLE3打開上面保存的實(shí)例，運(yùn)行實(shí)例，使用不同的訓(xùn)練集運(yùn)行時間不同。運(yùn)行結(jié)束后，結(jié)果中列出了手寫數(shù)字是0～9這10個數(shù)字的概率，而計(jì)算機(jī)會把概率最高的那一項(xiàng)認(rèn)為是筆者所寫的數(shù)字，這里計(jì)算機(jī)輸出的結(jié)果是4，這個結(jié)果對不對呢？打開路徑中那張圖片看一下就知道了（如圖8）。

為了解除學(xué)生的疑惑筆者讓學(xué)生通過修改圖8中的數(shù)字后再次運(yùn)行實(shí)例，查看結(jié)果。

經(jīng)過反復(fù)修改程序中的參數(shù)學(xué)生得出了以下幾個結(jié)論：第一，訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)量越多準(zhǔn)確率越高;第二，手寫數(shù)字是否規(guī)范對準(zhǔn)確率影響很大;第三，訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)量越大程序運(yùn)行時間越長。

該實(shí)例也可以在PC機(jī)上運(yùn)行，但是通過虛谷號可以控制硬件，進(jìn)而讓學(xué)生更加直觀地了解人工智能的廣泛應(yīng)用，創(chuàng)作出有質(zhì)感的智能作品。虛谷號只要導(dǎo)入虛谷庫就能實(shí)現(xiàn)Python環(huán)境下軟硬件的互通。另外，還可以利用上面手寫數(shù)字的判斷結(jié)果來制作一個識字閃燈的游戲，讓虛谷根據(jù)識別到的數(shù)字控制LED燈閃爍對應(yīng)的次數(shù)，代碼如圖9所示。

代碼中首先導(dǎo)入了虛谷庫和時間庫，然后使用循環(huán)，將識別結(jié)果（label）作為循環(huán)次數(shù)實(shí)現(xiàn)閃燈的效果。此外也可以引導(dǎo)學(xué)生使用舵機(jī)、馬達(dá)、蜂鳴器等設(shè)計(jì)出獨(dú)具特色的智能產(chǎn)品。

利用虛谷號的代碼程序更加貼近程序開發(fā)的原始環(huán)境，適合有一定程序基礎(chǔ)的高年級學(xué)生學(xué)習(xí)，同時高年級的學(xué)生，具有一定的項(xiàng)目策劃和動手能力，能夠利用虛谷號軟硬兼容的特點(diǎn)創(chuàng)作出一些技術(shù)與藝術(shù)完美融合的作品。