如何理解模拟计算机“大脑”所形成的神经网络
分类：智能写作 时间：2019-12-14 21:09:57
神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中的许多相互连接的细胞，从而能够从环境中学习并识别不同的模式。在普遍意义上，它是模仿人类的思维模式来做决定。
一个基本的神经网络包含数百万个被称为单位的人工神经元。如何理解模拟计算机“大脑”所形成的神经网络，这些单元是分层排列的，每一层都是相互连接的。
该单元分为以下几个部分:
输入单元——用于接收外部环境的信息。
隐藏单元——最终被输入到输出单元。每个隐藏单元都是其输入的压缩线性函数。
输出单元——的这些信号指示网络应该如何响应最近获取的信息。
大多数神经网络是互连的，这意味着每个隐藏单元和每个输出单元都连接到层另一侧的每个单元。每个单元之间的连接称为“重量”重量可以是正的也可以是负的，这取决于它对另一个单位的影响程度。较高的权重对互连单元具有更高的权限。
当神经网络被训练时，或者当它刚在训练后开始运行时，不同的输入单元被用来将不同的信息模式馈送到网络中。该信息将触发隐藏的组层，然后到达输出单元。这被称为前馈网络，是常用的设计之一。
当您使用训练模型来完全训练神经网络时，它将到达一个阶段，在该阶段将呈现一组新的输入。这些输入在训练阶段不会遇到，它可以预测令人满意的输出。
以下是当今神经网络和深入学习的一些重要趋势。
胶囊网络是深层神经网络的一种新形式。它模仿人脑处理信息的方式。这意味着胶囊网络可以保持等级关系。
这与卷积神经网络形成对比。虽然卷积神经网络是迄今为止使用最广泛的神经网络之一，但是它们没有考虑简单对象和复杂对象之间的关键空间层次，这导致了高错误率。
当执行简单的识别任务时，胶囊网络可以降低错误率并实现更高的准确性。同时，他们不需要大量的训练模型数据。
卷积神经网络已经存在多年，是一种前馈神经网络。它启发了生物学的发展过程，特别是人脑对眼睛接收到的信号的理解过程。目前，现有技术的视觉识别系统使用有线电视网络算法进行图像分类、定位和目标检测。
随着社会的发展，人们对复杂神经网络的兴趣也发生了变化。目前，它被广泛应用于智能监控系统、社交网络图像标记和图像分类、机器人、无人飞行器和自主飞行器。谷歌、亚马逊和脸书等数据科学家用它来过滤和分类各种图像。与卷积神经网络密切相关的领域是计算机视觉的深入学习，两种常见的应用:条形码扫描仪和人脸识别。为了进一步研究计算机视觉，市场上出现了大量的平台，如谷歌的视觉应用编程接口(Vision API)、快板(Allegro.ai)、Missinglink.ai等。
深度强化学习是一种神经网络。深度强化学习将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合。它可以根据输入图像直接控制。这是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。一个众所周知的成功应用案例是阿尔法围棋(AlphaGo Go)机器人，这是第一个击败职业围棋手和世界冠军的人工智能机器人。
DRL是开发商业应用的常用技术之一。对于训练模型，它需要更少的数据。它的另一个优点是它可以通过模拟来训练，这完全消除了标记数据的需要。
到目前为止，机器学习，特别是深度学习的最大障碍是大量用于训练神经模型的标记数据的可用性。这两种技术可以帮助解决这个问题——合成新数据，并将任务A和训练模型转移到
诸如转移学习(将学习从一项任务转移到另一项任务)或单一学习(仅用一个或没有相关例子的学习)等技术使它们成为精益数据学习技术。同样，当插值或模拟用于合成新数据时，它有助于获得更多的训练数据。医学专家通常称之为通过添加现有数据来改善学习的方法。
这种技术可以用来解决更广泛的问题，尤其是当历史数据较少时。
监控模型是一种从先前标记的训练数据推断特定功能的学习形式。它使用监督学习算法，该算法包括一组输入，正确的输出被相应地标记。
标签的输入与标签的输出进行比较。鉴于两者之间的差异，您可以计算误差值，然后使用该算法来学习输入和输出之间的映射。
这里的最终目标是近似映射函数。如果接收到新的输入数据，可以预测准确的输出数据。类似于教师监督学习过程，当算法达到令人满意的性能或准确性时，学习过程停止。
人和机器之间的一个重要区别是仔细工作和思考的能力。毫无疑问，计算机可以预先编程，以极高的精度完成特定的任务。但是，如果您将计算机放在不同的环境中工作，将会出现相应的问题。
为了提高机器对环境的适应性，神经网络必须能够不间断地学习任务而不遗忘。神经网络必须能够使用许多不同的强大架构来克服灾难性遗忘。其中包括:长期记忆网络:可以处理和预弹性权重合并算法可以根据先前完成的任务定义的优先级降低学习速度。
渐进神经网络不受灾难性遗忘的影响，可以从学习到的网络中为新任务提取有用的特征。
包括氮化镓和DRL在内的各种类型的深层神经网络在性能和不同类型数据的广泛应用方面显示出非常好的发展前景。换句话说，深度学习模型不能通过贝叶斯或概率方法来建模不确定性。
混合学习模型可以将两种方法结合起来，并利用每种方法的优势。这种混合模型的一些例子包括贝叶斯GAN和贝叶斯条件GAN。
混合学习模式可以扩展解决业务问题的领域，包括不确定性的深入学习。这将提高模型的性能和可解释性，并将被广泛使用。
如果您有互联网问题，也可以咨询我，谢谢！如果你也想一起学习人工智能，欢迎留言交流。
一个基本的神经网络包含数百万个被称为单位的人工神经元。如何理解模拟计算机“大脑”所形成的神经网络，这些单元是分层排列的，每一层都是相互连接的。
该单元分为以下几个部分:
输入单元——用于接收外部环境的信息。
隐藏单元——最终被输入到输出单元。每个隐藏单元都是其输入的压缩线性函数。
输出单元——的这些信号指示网络应该如何响应最近获取的信息。
大多数神经网络是互连的，这意味着每个隐藏单元和每个输出单元都连接到层另一侧的每个单元。每个单元之间的连接称为“重量”重量可以是正的也可以是负的，这取决于它对另一个单位的影响程度。较高的权重对互连单元具有更高的权限。
当神经网络被训练时，或者当它刚在训练后开始运行时，不同的输入单元被用来将不同的信息模式馈送到网络中。该信息将触发隐藏的组层，然后到达输出单元。这被称为前馈网络，是常用的设计之一。
当您使用训练模型来完全训练神经网络时，它将到达一个阶段，在该阶段将呈现一组新的输入。这些输入在训练阶段不会遇到，它可以预测令人满意的输出。
以下是当今神经网络和深入学习的一些重要趋势。
胶囊网络是深层神经网络的一种新形式。它模仿人脑处理信息的方式。这意味着胶囊网络可以保持等级关系。
这与卷积神经网络形成对比。虽然卷积神经网络是迄今为止使用最广泛的神经网络之一，但是它们没有考虑简单对象和复杂对象之间的关键空间层次，这导致了高错误率。
当执行简单的识别任务时，胶囊网络可以降低错误率并实现更高的准确性。同时，他们不需要大量的训练模型数据。
卷积神经网络已经存在多年，是一种前馈神经网络。它启发了生物学的发展过程，特别是人脑对眼睛接收到的信号的理解过程。目前，现有技术的视觉识别系统使用有线电视网络算法进行图像分类、定位和目标检测。
随着社会的发展，人们对复杂神经网络的兴趣也发生了变化。目前，它被广泛应用于智能监控系统、社交网络图像标记和图像分类、机器人、无人飞行器和自主飞行器。谷歌、亚马逊和脸书等数据科学家用它来过滤和分类各种图像。与卷积神经网络密切相关的领域是计算机视觉的深入学习，两种常见的应用:条形码扫描仪和人脸识别。为了进一步研究计算机视觉，市场上出现了大量的平台，如谷歌的视觉应用编程接口(Vision API)、快板(Allegro.ai)、Missinglink.ai等。
深度强化学习是一种神经网络。深度强化学习将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合。它可以根据输入图像直接控制。这是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。一个众所周知的成功应用案例是阿尔法围棋(AlphaGo Go)机器人，这是第一个击败职业围棋手和世界冠军的人工智能机器人。
DRL是开发商业应用的常用技术之一。对于训练模型，它需要更少的数据。它的另一个优点是它可以通过模拟来训练，这完全消除了标记数据的需要。
到目前为止，机器学习，特别是深度学习的最大障碍是大量用于训练神经模型的标记数据的可用性。这两种技术可以帮助解决这个问题——合成新数据，并将任务A和训练模型转移到
诸如转移学习(将学习从一项任务转移到另一项任务)或单一学习(仅用一个或没有相关例子的学习)等技术使它们成为精益数据学习技术。同样，当插值或模拟用于合成新数据时，它有助于获得更多的训练数据。医学专家通常称之为通过添加现有数据来改善学习的方法。
这种技术可以用来解决更广泛的问题，尤其是当历史数据较少时。
监控模型是一种从先前标记的训练数据推断特定功能的学习形式。它使用监督学习算法，该算法包括一组输入，正确的输出被相应地标记。
标签的输入与标签的输出进行比较。鉴于两者之间的差异，您可以计算误差值，然后使用该算法来学习输入和输出之间的映射。
这里的最终目标是近似映射函数。如果接收到新的输入数据，可以预测准确的输出数据。类似于教师监督学习过程，当算法达到令人满意的性能或准确性时，学习过程停止。
人和机器之间的一个重要区别是仔细工作和思考的能力。毫无疑问，计算机可以预先编程，以极高的精度完成特定的任务。但是，如果您将计算机放在不同的环境中工作，将会出现相应的问题。
为了提高机器对环境的适应性，神经网络必须能够不间断地学习任务而不遗忘。神经网络必须能够使用许多不同的强大架构来克服灾难性遗忘。其中包括:长期记忆网络:可以处理和预弹性权重合并算法可以根据先前完成的任务定义的优先级降低学习速度。
渐进神经网络不受灾难性遗忘的影响，可以从学习到的网络中为新任务提取有用的特征。
包括氮化镓和DRL在内的各种类型的深层神经网络在性能和不同类型数据的广泛应用方面显示出非常好的发展前景。换句话说，深度学习模型不能通过贝叶斯或概率方法来建模不确定性。
混合学习模型可以将两种方法结合起来，并利用每种方法的优势。这种混合模型的一些例子包括贝叶斯GAN和贝叶斯条件GAN。
混合学习模式可以扩展解决业务问题的领域，包括不确定性的深入学习。这将提高模型的性能和可解释性，并将被广泛使用。
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