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深度学习:透过神经网络的内在灵魂与柏拉图的

时间:2019-08-18

  

深度学习:透过神经网络的内在灵魂与柏拉图的哲学理念

  

深度学习:透过神经网络的内在灵魂与柏拉图的哲学理念

  由于神经网络模拟的是大脑思维方式,人的大脑有意识,那神经网络是否也有自己的”意识“呢?原来神经网络的工作流程如下:

  以神经网络为基础的深度学习,它最大的作用就是让计算机能求解那些没有明确规则或定义的问题,例如你根本无法制定出一系列明确的规则或步骤去让计算机识别一幅图像中的内容是什么,人工智能最大的强项就是让计算机能处理那些模糊不清,几乎无法用明确的规则或步骤来描述的问题。

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  一个受过大量数据训练的神经网络,给定领域内的图像表示什么内容,此时它就像一个黑盒子,把数据从一端输入,然后结果自动从另一端输出,你根本不知道他内部的运行机制。如果我们只在乎得到正确的结果,那么无论神经网络的内部机理如何复杂,我们都无需关心。如果我们想知道神经网络是如何学习输入数据,并总结出某种特定规律来,那么我们现在能知道的,就是网络会不断的调整链路上权值。

  如果我们反其道而行之,给定一个数字,让神经网络把该数字对应的”图片“给画出来,那么我们就可以窥探神经网络是如何通过自己的”意识“来认识这个世界了,也就是我们把上面流程改为:

  我们已经知道,神经网络得出的结果是先把输入信号与链路权重做乘机后求和,然后在对求和结果应用激活函数,所的到的结果就是神经节点输出的信号。反过来,我们拿到最终输出结果后,先做激活函数的逆运算,得到信号与权重的乘机和,然后再除以链路权重还原回各个信号分量,将这些信号分量合成一幅图像,我们就可以得知,神经网络是如何看待这个世界的。

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