欒五洋

（南陽(yáng)市第二中學(xué)，南陽(yáng) 473000）

1 引言

首先基于實(shí)用主義對(duì)人工智能下一個(gè)定義：人工智能是對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何能夠履行那些只有依靠人類智慧才能完成任務(wù)的理論研究，比如說(shuō)ALPHA GO下圍棋，圍棋是憑借人類智慧才可以完成的，是人類特有的技能，然而在李世石1比4被完敗，已經(jīng)證明了在圍棋上機(jī)器已經(jīng)超過(guò)了人類，于是人們將目光轉(zhuǎn)向一個(gè)人類特有的領(lǐng)域——藝術(shù)，繪畫(huà)的風(fēng)格一直被認(rèn)為是不可能被機(jī)器模仿的，被認(rèn)為是人類的一種天分，繪畫(huà)的風(fēng)格是很抽象的概念，不同畫(huà)家的繪畫(huà)風(fēng)格我們?nèi)庋酆苋菀拙涂梢员鎰e，但是在計(jì)算機(jī)看來(lái)就是一堆像素的疊加，于是需要計(jì)算機(jī)找到除了像素外更加潛在的可以量化的特點(diǎn)。而在2015年德國(guó)有三位科學(xué)家提出算法使計(jì)算機(jī)可以模仿知名畫(huà)家創(chuàng)作繪畫(huà)，他們的算法主要是通過(guò)多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將畫(huà)家的畫(huà)作進(jìn)行特征提取，再通過(guò)矩陣將風(fēng)格量化，再將風(fēng)格轉(zhuǎn)化為畫(huà)作的特有紋理并疊加在任意的畫(huà)作上，就形成了對(duì)畫(huà)家風(fēng)格的模仿。

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面最重要的內(nèi)容，這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了權(quán)值共享，與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的相似性，并且它的網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度大幅度降低，使得可以被廣泛的運(yùn)用。

從本質(zhì)上來(lái)看，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以看成一種映射，這種網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量的輸入到輸出的結(jié)果，不需要這種輸入到輸出過(guò)程的精確的映射關(guān)系，只要通過(guò)一定的模式對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，就可以使得網(wǎng)絡(luò)具有輸入到輸出的能力。一般來(lái)說(shuō)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練可以分為兩個(gè)階段，在訓(xùn)練前，先用隨機(jī)數(shù)對(duì)其網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行初始化，之后進(jìn)入到向前傳播訓(xùn)練階段，首先從樣本集中抽取一個(gè)樣本（X，Ym），將X傳遞到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，之后經(jīng)過(guò)逐級(jí)的傳遞傳送到輸出層，計(jì)算實(shí)際的輸出Gm，之后進(jìn)入向后傳播訓(xùn)練階段，計(jì)算實(shí)際輸出與理想輸出的誤差并根據(jù)誤差最小的原理來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)

2.2.1 稀疏連接

相對(duì)與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了稀疏連接的方式，不再是層與層間每個(gè)神經(jīng)元都相互連接，每個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)只與其相近的上層神經(jīng)元相連接。

圖1

M-1層為輸入層，如果是傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話，那么就是M-1層的每個(gè)神經(jīng)元都與M層上所有神經(jīng)元連接，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的M-1層只與其相近的三個(gè)上級(jí)神經(jīng)元相連接，這樣大大減小了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)復(fù)雜度。

2.2.2 權(quán)值共享

在傳統(tǒng)的全連接網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)于一個(gè)圖像來(lái)說(shuō)，輸入層的每個(gè)神經(jīng)元要連接所有的像素，在第一層就會(huì)產(chǎn)生幾百萬(wàn)的權(quán)值，導(dǎo)致運(yùn)算進(jìn)行的十分緩慢，而在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)卷積核卷積處理整個(gè)圖像而其內(nèi)在的權(quán)值并不發(fā)生變化，一個(gè)卷積核提取一種特征，通過(guò)增加卷積核的個(gè)數(shù)來(lái)提取圖像的多個(gè)特征，通過(guò)這樣的方法使得再對(duì)圖像進(jìn)行特征提取時(shí)不用考慮圖像的局部特征，并且使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的矩陣運(yùn)算更加簡(jiǎn)單。

2.2.3 最大池化

最大池化是一種非線性采樣方法，經(jīng)過(guò)卷積層的操作后，獲取了圖像的特征并對(duì)其進(jìn)行分類，但是這個(gè)過(guò)程會(huì)產(chǎn)生一個(gè)數(shù)百萬(wàn)維的特征向量，而池化過(guò)程就是對(duì)卷積特征矩陣進(jìn)行降維操作，主要是將卷積特征分為N*N個(gè)不相交的區(qū)域，取這些區(qū)域的最大值來(lái)表示降維后的卷積特征，除此之外還有平均池化，即取這些區(qū)域的平均值來(lái)表示降維后的卷積特征。一般來(lái)說(shuō)，池化可以使得特征減少，極大的降低了來(lái)自上層運(yùn)算的復(fù)雜度，除此之外，池化還可以保持圖像的旋轉(zhuǎn)平移等的不變性，平均池化可以保持圖像的背景信息，而最大池化可以最大的保留圖像的紋理信息。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要包括卷積層、激活函數(shù)、池化層和全連接層。

2.3.1 卷積層

卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要的一部分，主要是對(duì)圖像的特征進(jìn)行提取，整個(gè)卷積層由大量的卷積核或者叫濾波器構(gòu)成，用來(lái)提取圖像的特征，這些卷積核的大小一致，但是深度必須和輸入數(shù)據(jù)的深度一致，通過(guò)一個(gè)卷積核對(duì)圖像進(jìn)行二維卷積運(yùn)算，得到圖像的特征。在每一個(gè)卷積層后都必須要有一個(gè)非線性的激活函數(shù)，常見(jiàn)的如Tanh函數(shù)。

圖2

由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性能力比較差，通過(guò)加入非線性的激活函數(shù)，增加整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的非線性，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定。

2.3.2 池化層

池化層一般是固定嵌在卷積層之后的，主要是對(duì)卷積層運(yùn)算后得到的圖像特征進(jìn)行降維，這樣就減少了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)的參數(shù)數(shù)量，使得運(yùn)算的速度大大提升，提高網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率，并且保持圖像的特征不變。

圖3

2.3.3 全連接層

全連接層一般在池化層后，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的末端，在這一層中，神經(jīng)元對(duì)于上一層的神經(jīng)元是全部連接的，它的主要作用是將學(xué)習(xí)到的分布的特征將其映射到樣本空間中，可以對(duì)整個(gè)圖像的特征做一個(gè)分類。

2.3.4 優(yōu)化算法

上文提到在卷積層中卷積核的初始值是隨機(jī)數(shù)，在前向傳播訓(xùn)練過(guò)程中不可避免的產(chǎn)生損失函數(shù)，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過(guò)損失函數(shù)的計(jì)算來(lái)推動(dòng)分類特征的，而在反向傳播訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)優(yōu)化濾波器的參數(shù)來(lái)達(dá)到最優(yōu)相應(yīng)，而優(yōu)化算法就是通過(guò)反向傳播來(lái)更新濾波器參數(shù)的，常見(jiàn)的有梯度下降算法，自適應(yīng)矩估算算法和牛頓法。

3 圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)化

首先對(duì)于圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)化做一個(gè)定義，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換是指給出一張圖像A和一張風(fēng)格圖像B，求一張圖像C，使得圖像C和圖像A內(nèi)容一致而風(fēng)格又與圖像B相近。

3.1 基于迭代優(yōu)化的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換

我們知道卷積層后的輸出是圖像的提取特征，那么我們只要提取出圖像A的內(nèi)容和圖像B的風(fēng)格后再合成即可得到一個(gè)與圖像A內(nèi)容一致，與圖像B風(fēng)格一致的圖像C，即完成了圖像B的風(fēng)格遷移到圖像A上。

首先，一個(gè)圖像經(jīng)過(guò)卷積層后是一個(gè)三維的數(shù)組，一張圖像經(jīng)過(guò)卷積層后，得到若干個(gè)三維數(shù)組Ki，這些數(shù)組就代表了圖像的內(nèi)容，這些數(shù)組又組成了一個(gè)多維數(shù)組，這個(gè)多維數(shù)組就代表了這個(gè)圖像的內(nèi)容，而對(duì)這個(gè)多維數(shù)組求格拉姆矩陣，就可以得到該圖像的紋理，在這里，我們將紋理看成圖像風(fēng)格的具體表現(xiàn)。

提取好圖像的內(nèi)容和風(fēng)格后，進(jìn)行內(nèi)容誤差和風(fēng)格誤差的計(jì)算，則C與A的內(nèi)容誤差為T(mén)c，圖像C與圖像B的風(fēng)格誤差為T(mén)s，則其總體誤差為T(mén)=α*Tc+β*Ts，α和β是指內(nèi)容和風(fēng)格在圖像中的比重。那么整個(gè)迭代優(yōu)化的過(guò)程可以分為以下幾步，首先對(duì)圖像C進(jìn)行初始化，求出整體誤差T，根據(jù)梯度下降算法調(diào)整圖像C的像素參數(shù)，判斷誤差T是否收斂或者小于閾值，若是，則停止，若不是，則繼續(xù)計(jì)算整體誤差并調(diào)整像素。

這種方法可以很好的獲取風(fēng)格圖像的紋理并達(dá)到讓人滿意的效果，但是由于不斷的迭代優(yōu)化，使得運(yùn)行時(shí)間太長(zhǎng)，效率太低。

圖4

3.2 基于轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換

相比較于迭代優(yōu)化方法，這種方法運(yùn)行的速度有了極大的提升。這種網(wǎng)絡(luò)是一種全卷積層的網(wǎng)絡(luò)，不包括任何的池化和全連接層，結(jié)構(gòu)為一個(gè)下采樣部分，其中包含三個(gè)卷積層，一個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)，由若干個(gè)殘差塊組成，主要是解決一定層數(shù)后梯度變淺后的效果變差問(wèn)題，還有一個(gè)上采樣部分，包含兩個(gè)采樣層和一個(gè)卷積層，這三個(gè)部分構(gòu)成圖像的生成網(wǎng)絡(luò)，在訓(xùn)練階段，給定風(fēng)格圖像，將圖片輸入網(wǎng)絡(luò)，生成網(wǎng)絡(luò)會(huì)輸出一張圖像，由損失網(wǎng)絡(luò)來(lái)計(jì)算風(fēng)格誤差和內(nèi)容誤差，并通過(guò)誤差的值來(lái)調(diào)整生成網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，達(dá)到最小的損失。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文首先介紹了圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)化的背景，藝術(shù)被認(rèn)為是人類獨(dú)有的領(lǐng)域，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在企圖打破這一獨(dú)有的領(lǐng)域，其后首先介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，特點(diǎn)和組要組成，為下面的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)化做了鋪墊，最后介紹了兩種風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法，一種是基于迭代優(yōu)化的方法，不斷地調(diào)整像素，這種方法效果顯著，但是效率太低，第二種是基于轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)的方法，這種方法相比之下運(yùn)行的速度會(huì)更快一些。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前深度學(xué)習(xí)方面最重要的部分，從仿生學(xué)上看，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最接近人大腦神經(jīng)的人工神經(jīng)模型，并且在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域都有著舉足輕重的作用，是未來(lái)科技的核心，而對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同環(huán)境的架構(gòu)仍然需要人們?nèi)ゲ粩嗟拈_(kāi)發(fā)和探索。

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