物理学如何帮助我们理解神经网络
如果我们可以开放一个人工智能系统并找到一个组织良好、可以协同工作的组件工厂，结果会怎样呢？本文探讨了一种结合了两个强大概念的新方法：稀疏神经回路和物理启发的数学。通过结合这些不同的领域，我们可以找到分析和构建人工智能系统的新方法。虽然神经网络似乎是难以捉摸的黑匣子，但研究人员发现了一些有趣的东西：它们包含可解释的“电路”，其功能与机器组件类似。让我简单地解释一下。
如果我们不是试图立即理解整个神经网络，而是可以逐个检查它，就像生物学家研究单个细胞和神经通路一样，会怎么样？这种方法受到神经学和细胞生物学的启发，由 Chris Olah 在 2018 年首创，为理解神经网络提供了一种更彻底的方法。
想想我们如何识别图片中的狗。我们的大脑处理不同的特征：耳朵的曲线、皮毛的质地、眼睛的圆度。神经网络…
版权声明
本文为本站原创内容,转载需注明文章来源(https://www.eiefun.com)，另:文中部分素材可能会引用自其他平台，如有侵权或其它，请联系 admin@eiefun.com，我们会第一时间配合删除