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大話深度學(xué)習(xí)2：折磨了那么多只貓，還得了諾貝爾獎(jiǎng)？

happyhuangjinjin / 786人閱讀

摘要：深度學(xué)習(xí)貓鏟屎官們也是納了悶了高冷的深度學(xué)習(xí)與呆萌的貓星人能有什么關(guān)系然而，他倆不僅有關(guān)系，而且還關(guān)系匪淺還記得嗎它在年訓(xùn)練了一種名為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過(guò)不斷輸入小貓的圖片，系統(tǒng)竟然可以認(rèn)得貓了關(guān)鍵是小組成員并沒(méi)有直接輸入貓的特征

深度學(xué)習(xí)&貓？

鏟屎官們也是納了悶了

高冷的深度學(xué)習(xí)與呆萌的貓星人能有什么關(guān)系

然而，他倆不僅有關(guān)系，而且還關(guān)系匪淺

還記得Google Brain嗎

它在2012年訓(xùn)練了一種名為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

通過(guò)不斷輸入小貓的圖片，系統(tǒng)竟然可以“認(rèn)得”貓了

關(guān)鍵是小組成員并沒(méi)有直接輸入貓的特征

而是系統(tǒng)自己在大量數(shù)據(jù)中領(lǐng)悟了“貓”這一概念

也是有夠神奇的

如果在Google Brain這個(gè)項(xiàng)目中

小貓還頂多是充當(dāng)了一下模特的角色

那么時(shí)間回到1981年

視覺(jué)系統(tǒng)的信息處理獲得了當(dāng)年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)

無(wú)數(shù)小貓卻為此貢獻(xiàn)了自己

為了研究瞳孔區(qū)域與大腦皮層神經(jīng)元的對(duì)應(yīng)關(guān)系

1958 年，DavidHubel 和Torsten Wiesel 在貓的后腦頭骨上，開(kāi)了一個(gè)3 毫米的小洞，向洞里插入電極，測(cè)量神經(jīng)元的活躍程度。

實(shí)驗(yàn)時(shí)，他們?cè)谛∝堁矍罢宫F(xiàn)各種形狀與亮度的物體

并花樣改變物體放置的位置和角度

從而觀察小貓瞳孔受到的不同刺激

分級(jí)的可視皮層

經(jīng)過(guò)多天的反復(fù)實(shí)驗(yàn)

他倆終于發(fā)現(xiàn)了一種神經(jīng)元細(xì)胞——“方向選擇性細(xì)胞”

當(dāng)瞳孔發(fā)現(xiàn)了眼前物體的邊緣

而且這個(gè)邊緣指向某個(gè)方向時(shí)

這種神經(jīng)元細(xì)胞就會(huì)活躍

看來(lái)，后腦皮層的不同視覺(jué)神經(jīng)元與瞳孔所受刺激之間

確實(shí)存在某種對(duì)應(yīng)關(guān)系

如同視覺(jué)系統(tǒng)的信息處理是分級(jí)的

人們開(kāi)始進(jìn)一步思考神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)作

從原始信號(hào)?低級(jí)抽象?高級(jí)抽象

大腦思維經(jīng)歷了不斷迭代、不斷抽象的過(guò)程

每一個(gè)想法和意識(shí)都是從低層向高層做減法

抽象層面越高，就越表達(dá)某種語(yǔ)義與意圖

例如，眼睛接觸到原始信號(hào)（瞳孔攝入像素 Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然后進(jìn)一步抽象（大腦進(jìn)一步判定該物體是只氣球）。

在這個(gè)過(guò)程中，分層成為了一個(gè)不得不提的術(shù)語(yǔ)

而生理學(xué)上的分層同時(shí)也促進(jìn)了人工智能的突破

在深度學(xué)習(xí)中，將海量數(shù)據(jù)投放到算法中

以計(jì)算機(jī)作為大腦，層層遞進(jìn)做抽象

從而在不斷練習(xí)的過(guò)程中學(xué)會(huì)了識(shí)別人和物

當(dāng)然，在分層的過(guò)程中

特征尤為重要，尤其是結(jié)構(gòu)性特征

它們成為了證明你是你的關(guān)鍵要素

比如在識(shí)別摩托車(chē)時(shí)，是否具有車(chē)把手（handle），是否具有車(chē)輪（wheel），就很容易把摩托車(chē)和非摩托車(chē)區(qū)分，學(xué)習(xí)算法才能發(fā)揮作用。

更為神奇的是

不僅圖像存在這種結(jié)構(gòu)性特征

在聲音中同樣存在這種規(guī)律

而在模型構(gòu)建過(guò)程中

特征越多，給出的參考信息就越多

準(zhǔn)確率也會(huì)相應(yīng)提升

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