Tag Archive '神經網路'

Posted By Mr. Thursday 從簡單的生物到人類,無論是只有幾個神經細胞的海星,或是有數億個神經細胞的大腦的人類,神經系統都讓我們不是只有活著,而是能夠產生有智慧的行為,和這個真實的外在世界互動。也因此,神經科學的一些發現,有可能對資訊科學裡面的人工智慧的問題,作出一些貢獻。之前也寫了一些神經科學一些基本的介紹,不過本篇希望可以把這些基本的觀念,用更直觀的方式和例子,再敘述一次,讓各位讀者無論背景是研究哪一方面,當看到「神經網路」的時候,可以當下在腦中浮現一些印象,即使不是專家對於神經網路的印象,卻也能夠比一般常識範圍的印象,稍微增長一些。每年多增加一些印象和了解,日積月累下來或許還是可以有可觀的知識累積,讓自己在知識的領域裡面,也多長一歲喔! 接下來就讓我們分別了解一下神經網路是什麼 (what),以及為什麼研究神經網路(why),並且有一段比較數學角度來分析神經網路,給數理背景的讀者參考,也有一段比較人文哲學角度來分析神經網路,給人文背景的讀者參考,最後有一個總結。

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Posted By Mr. Thursday 我們的大腦複雜無比,裡面的神經網路錯綜複雜,也因此讓我們能夠表現智慧的行為。現今一些人工智慧 (AI: Artificial Intelligence) 的問題,或許可以透過參考人腦的神經網路,來設計一個可以處理視覺、聽覺、文字等資訊的人工智慧系統。除此之外,如果還能夠像人類一樣,能夠自我調整、自我學習,儘量減少人類對系統直接的調整,是最好的了。然而人腦的神經網路,又是如何自我學習、自我調整呢?今天就先和各位分享神經網路調整的兩種方法:海扁學習和STDP,並且另外介紹神經網路同步化 (synchronized)和同多步 (polychrnous)的模型,進一步探討可能的神經網路模式,或許對人工智慧自我學習的方法上,也能提供一些參考! Hebbian Learning Donald O. Hebb (1904 – 1985) 是一位神經心理學家 (圖1 Donald O. Hebb),他對神經網路最重要的一個貢獻,就是 Hebbian Learning ,在這邊我就暫且先翻譯成 海扁學習法。甚麼是海扁學習法呢?海扁學習是在學習甚麼東西呢?首先,讓我們先回憶一下,我們的大腦裡面,是由許許多多的神經元 (neuron) 所組成,神經元和神經元之間,有著連結,叫做神經鍵結 (synapse)。神經元和神經鍵結整個形成一個網路,可以讓神經訊號到處傳遞,就稱為一個神經網路 (neural network)。 我們外在的行為,就是因為神經網路接受了刺激,處理之後產生了反應。然而從刺激到反應之間訊號如何被處理、被轉換,讓我們的行為表現出有智慧的樣子呢?這就牽涉到神經元之間的連結了,因為某些神經元之間連結弱一點,某些神經元之間的連結強一點,我們就可以針對不同的刺激,產生不同的反應,進而表現出智慧的行為。如果我們再縮小範圍來看整個網路裡面的某兩個神經元,接著我們就要問,這兩個神經元之間的連結強度,要怎樣子變強變弱呢?Hebb就針對這個部分提出他的假設,後來也經由許多實驗資料證實,成為海扁學習法了。

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