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第02讲:「什么是神经网络」❓AI之父/图灵奖得主 Geoffery Hinton 大神亲授|祝有缘人求的AI真法👍
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https://fishc.com.cn/thread-241033-1-1.html ⬆️完整讲义⬆️ 杰弗里·埃弗里斯特·辛顿,FRS,英国出生的加拿大计算机学家和心理学家,多伦多大学教授。 以其在类神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者,被誉为“深度学习之父”。 辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予了2018年的图灵奖。 粉丝随便用的AI大模型编程助手:BV13c411i7TT 课程重点: 真实神经元与大脑的灵感:课程虽然主要讲解人工神经网络,但作者希望通过介绍真实神经元来提供一个关于大脑工作原理的快速概览。大脑复杂的工作原理部分通过计算机模拟来辅助理解。 并行计算的灵感来源:大脑可以使用大型并行网络完成复杂计算,这种计算方式与传统的串行处理器截然不同。这提供了制造出更高效并行计算机的可能性。 学习算法的应用:灵感来源于大脑的新颖学习算法可以解决实际问题,即便这些算法不完全符合大脑实际工作原理。 神经元的物理结构:神经元由细胞体、向其他神经元发送信息的轴突、以及接收信息的树突树组成。轴突与树突树接触处的突触负责信号传递。 信号传递:信号以电荷的形式在突触间传递,神经元在树突树接收到足够电荷后会生成尖峰信号,通过轴突发送出去。 突触的适应与学习:突触通过改变囊泡释放数量或受体分子数量来适应和学习。突触具有慢速但适应性强、功耗低等优势。 大脑皮层的模块化:大脑皮层虽然外观大体相同,但不同部分经过学习后会执行不同功能。某些大脑区域损伤会导致特定功能丧失。此外,大脑在损伤后具有功能重组的能力,说明大脑有通用学习算法。 计算能力和灵活性:大脑可以在短时间内影响正在进行的计算,并拥有比现代工作站更好的知识存储带宽。
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