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深度学习:人工智能的“神奇魔杖”(一)

发布时间:2021-10-09 人气:

本文摘要:1.解密深度自学 1.1.人工智能的发展仍然随同人工神经网络研究的进展而平缓 整个人工智能发展历史,完全仍然随同人工神经网络研究的进展而起起伏伏。近期引起人工智能新一轮热潮的深度自学,其名称中的深度某种程度上就是指人工神经网络的层数,深度自学本质上是基于多层人工神经网络的机器学习算法。 1.2.什么是人工神经网络 人类大脑神经的信息活动与目前的计算机比起有三个有所不同的特性: 第一,巨量分段和容错特性。

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1.解密深度自学  1.1.人工智能的发展仍然随同人工神经网络研究的进展而平缓  整个人工智能发展历史,完全仍然随同人工神经网络研究的进展而起起伏伏。近期引起人工智能新一轮热潮的深度自学,其名称中的深度某种程度上就是指人工神经网络的层数,深度自学本质上是基于多层人工神经网络的机器学习算法。  1.2.什么是人工神经网络  人类大脑神经的信息活动与目前的计算机比起有三个有所不同的特性:  第一,巨量分段和容错特性。

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人脑大约有1000亿个神经元,神经元之间大约有上万亿的神经元相连,构成了迷宫般的网络连接,大量的神经元信息活动是同时展开的,而非目前计算机按照指令一条条继续执行。此外人脑的这种巨量分段特性也使得其具备极佳的容错特性,丢弃一个晶体管就能烧掉一块微处理器,但是大脑的神经元每时每刻都在丧生。  第二,信息处理和存储单元融合在一起。目前计算机广泛使用冯洛伊曼架构,存储器和处理器分离出来,通过总线传递数据。

随着处置的数据量海量地快速增长,总线受限的数据传输速率被称作冯诺依曼瓶颈,严重影响计算机的计算出来效率和功耗,人脑信息处理和存储单元融合在一起,享有极低的功耗(大约20W左右)。  第三,自的组织自自学功能。大脑在与外界对话的同时也不会展开自学和转变,而不是像现在计算机遵循预设算法的相同路径和分支运营。  基于以上几点有所不同,人们仍然尝试仿效人类大脑神经元的信息活动机制来设计算法:信号通过神经元转入神经元细胞,神经细胞利用一种方式把所有从树突上神经元进去的信号展开相乘,如果全部信号的总和多达某个阀值,就不会唤起神经元细胞转入激动状态,这时就不会有一个电信号通过轴突发送到过来给其他神经细胞。

如果信号总和没超过阀值,神经细胞就会激动一起,会传送信号。  非常简单的人工神经元数学模型就是让每一个输出到神经元的信号权重议和,相乘后如果多达原作的阈值,就输入1,没就输入0。这样若干个最简单的神经元输入输出相连接,就包含了简单的人工神经网络。


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