什么是神经网络？(a neural network?)

在一台典型的计算机中，根据所谓的冯·诺依曼体系结构制造，内存库生活在一个隔离的模块中。只有一个处理器，使用串行体系结构逐个处理指令和内存重写。另一种计算方法是神经网络。在一个由数千个甚至数百万个单独的“神经元”或“节点”组成的神经网络中，所有的处理都是高度并行和分布式的。“内存”存储在节点之间的复杂互连和权重中。...

Neural networks are made up of thousands or millions of individual neurons.

神经网络是自然界动物大脑使用的一种计算架构。这不一定是因为神经网络天生比串行计算更优越，而是因为使用串行计算的大脑更难进行增量进化。神经网络也倾向于比串行计算机更好地处理“噪声数据”。

Our bodies contain trillions of synapse "data" connections, many of which are constantly active.

在前馈神经网络中，由专门节点填充的“输入层”接收信息，然后根据从外部接收到的信息向第二层发送信号。该信息通常是二进制“是或否”信号。有时，要从“否”变为“是”，节点必须经历一定的兴奋或刺激阈值。

数据从输入层移动到第二层和第三层，依此类推，直到到达最终的“输出层”，在屏幕上显示结果供程序员分析。人类视网膜是基于神经网络工作的。第一级节点检测视野中的简单几何特征，如颜色、线条和边缘。次节点开始抽象更复杂的特征，例如运动、纹理和深度。最后的“输出”是我们观察视野时意识记录的东西。最初的输入只是光子的复杂排列，如果没有神经系统硬件来理解它的有意义的性质，例如持久物体的概念，这将毫无意义。

在反向传播神经网络中，来自早期层的输出可以返回到这些层以约束进一步的信号。我们的大部分感官都是这样工作的。初始数据可以在最终结果中提示“经过教育的猜测”，然后在经过教育的猜测的上下文中查看未来的数据。在视错觉中，我们的感官做出了有根据的猜测，结果证明是错误的。

程序员必须通过对单个神经元的训练或微调来配置神经网络，而不是通过算法来编程神经网络。例如，训练神经网络识别人脸需要多次训练，其中向网络显示不同的“脸型”和“非脸型”对象，并伴随正反馈或负反馈，以引导神经网络提高识别技能。

发表于 2021-12-11 12:58
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分类：互联网

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