深度神经网络联结主义的本质

一、介绍

        在新兴的人工智能 (AI) 领域,深度神经网络 (DNN) 是一项里程碑式的成就,突破了机器学习、模式识别和认知模拟的界限。这一技术奇迹的核心是一个与认知科学本身一样古老的思想:联结主义。本文深入探讨了联结主义的基本原理,探讨了它对深层神经网络的发展和功能的影响,并说明了它在模拟反映人类智能的复杂认知任务中的重要性。

在神经元和突触错综复杂的舞蹈中,深层神经网络体现了联结主义的本质,用简单的线索编织了一幅认知的挂毯。

二、背景知识

        深度神经网络 (DNN) 的主要基本思想确实是联结主义,这是认知科学中的一个概念,它提出人类思维的认知过程是大脑中简单单元(神经元)之间庞大连接网络的结果。这一思想通过以下方式反映在深度神经网络的架构和功能中:

  1. 来自生物神经网络的启发: DNN 的基本单元是人工神经元或节点,它模仿大脑中生物神经元的功能。这些人工神经元接收输入,对其进行处理,然后将输出传递到下一层神经元,类似于生物神经元传输信号的方式。
  2. 分层结构:深度神经网络由多层神经元组成,包括输入层、隐藏层和输出层。这种分层结构允许对信息进行抽象和分层处理,从早期层的简单模式到较深层的复杂概念。这反映了在大脑中观察到的分层处理。
  3. 连接权重: DNN 中神经元之间的连接由权重表示,权重在训练过程中进行调整。这种学习过程类似于大脑从经验中学习时突触的加强或减弱。
  4. 并行处理:正如大脑通过神经元的并行操作处理信息一样,DNN 利用现代计算硬件的并行处理能力来同时处理大量数据。
  5. 从经验中学习:深度神经网络从大量数据中学习,其方式类似于人类从经验中学习的方式。通过称为反向传播的过程,DNN 根据输出误差调整连接权重,随着时间的推移逐渐提高其任务性能。

        在深度神经网络中实现的连接主义强调分布式表示和并行计算以实现学习和泛化的能力。这使得 DNN 在图像和语音识别、自然语言处理等许多其他任务中特别有效,它们可以捕获数据中的复杂模式和关系。

三、历史背景和理论基础

        联结主义的根源可以追溯到早期的心理学理论和计算模型,这些理论和计算模型试图理解人脑如何处理信息。它假设认知过程源于一个巨大的简单单元网络的相互作用,类似于大脑中的神经元。这种观点与经典的符号人工智能形成鲜明对比,后者依赖于基于明确规则的符号操作来模仿智能。联结主义提供了一种更细致、受生物学启发的方法,表明智能是从相互关联的单元的集体动态中产生的。

四、深度神经网络的架构

        深度神经网络通过人工神经元或节点的结构化层体现了联结主义的原理。这些层包括输入层、隐藏层和输出层,每个层都包含执行简单计算的单元。DNN 中的“深度”是指存在多个隐藏层,这些隐藏层使网络能够对数据中复杂的分层模式进行建模。这种架构允许逐渐抽象特征,从初始层的基本形状或声音到更深层次的复杂概念和表示,反映了在人脑中观察到的认知分层。

五、通过联系学习

        DNN 中学习的本质以及扩展连接主义在于神经元之间连接权重的调整。这些权重决定了一个神经元对另一个神经元的强度和影响,类似于生物神经元之间的突触强度。通过称为反向传播的过程,DNN 根据其输出与期望结果之间的差异迭代地调整这些权重。这种学习机制反映了人脑的可塑性,可根据新的经验和信息进行自我调整和重组。

六、并行处理和分布式表示

        连接主义强调并行处理和分布式表示的重要性,这两者都是 DNN 操作所固有的。正如大脑通过其神经网络同时处理多个刺激一样,DNN 利用现代计算能力同时执行大量计算。此外,DNN 中的信息并不局限于单个神经元。相反,它分布在整个网络中,从而实现信息处理的稳健性和灵活性。这种表示和计算的分布式特性使 DNN 能够处理数据中的歧义、噪声和复杂性,就像人类认知系统一样。

七、影响和启示

        深度神经网络的联结主义基础推动了人工智能的重大进步,使机器能够执行以前被认为是人类智能独有的任务。从掌握复杂的游戏到驾驶自动驾驶汽车、实时翻译语言和诊断医疗状况,DNN 的功能不断扩展。这些成就强调了联结主义作为人工智能研究指导原则的力量,凸显了 DNN 模拟并在某些方面超越人类认知能力的潜力。

八、参考代码

        为了使用 Python 说明深度神经网络中的连接主义概念,我们可以创建一个简单的示例,其中涉及构建深度神经网络来对合成数据集进行分类。此示例将涵盖生成合成数据集、使用 TensorFlow 和 Keras 构建神经网络模型、训练模型、使用指标评估其性能以及使用绘图可视化结果。

第 1 步:生成综合数据集

我们将首先创建一个适合分类问题的合成数据集。我们可以使用 scikit-learn 的make_moons函数生成一个包含两个类之间具有非线性边界的数据集,这可以有效地展示深度神经网络捕获复杂模式的能力。

第 2 步:构建深度神经网络

对于神经网络,我们将使用 TensorFlow 和 Keras 定义多层模型。这将通过神经元的互连层来说明联结主义的概念。

第 3 步:训练模型

我们将编译模型,指定损失函数和优化器,然后在合成数据集上对其进行训练。此步骤将根据训练数据调整网络中连接的权重。

第 4 步:评估模型

训练后,我们将使用准确性作为指标来评估模型在测试集上的性能。

第 5 步:可视化结果

最后,我们将绘制网络学习的决策边界和训练历史,以直观地评估模型如何学习对合成数据集进行分类。

让我们用 Python 来实现这些步骤:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam# Step 1: Generate a synthetic dataset
X, y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Standardize the data
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)# Step 2: Build the deep neural network
model = Sequential([Dense(64, activation='relu', input_shape=(2,)),Dense(64, activation='relu'),Dense(1, activation='sigmoid')
])# Step 3: Train the model
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.01), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=100, verbose=0, validation_split=0.2)# Step 4: Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test_scaled, y_test, verbose=0)
print(f"Test Accuracy: {test_acc:.4f}")# Step 5: Visualize the results
# Plotting the decision boundary
def plot_decision_boundary(model, X, y):x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 100), np.linspace(y_min, y_max, 100))Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])Z = Z.reshape(xx.shape)plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.linspace(Z.min(), Z.max(), 100), cmap='RdBu', alpha=0.6)plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap='RdBu', edgecolors='k')plt.xlim(xx.min(), xx.max())plt.ylim(yy.min(), yy.max())plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plot_decision_boundary(model, X_train_scaled, y_train)
plt.title("Decision Boundary on Training Data")# Plotting training history
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val accuracy')
plt.title('Training History')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
测试精度:1.0000 
313/313 [================================] - 1s 1ms/步

        此代码片段演示了从数据准备到模型评估和可视化的整个过程。通过执行它,您可以观察深度神经网络如何学习对非线性可分离数据集进行分类,从而展示联结主义的实际原理。

九、结论

        连接主义强调互连单元的涌现属性,为理解和开发深度神经网络提供了一个令人信服的框架。通过从人脑的结构和功能中汲取灵感,DNN 融合了计算效率和认知深度,弥合了人工智能和自然智能形式之间的差距。随着我们不断探索联结主义的深度,深度神经网络的进化有望进一步阐明认知的奥秘并开启人工智能的新领域。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/710644.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

实例:NX二次开发抽取平面以及标准柱面中心线

一、概述 最近体验许多外挂,包括胡波外挂、星空外挂及模圣等都有抽取面的中心线,由于刚刚学习,我尝试看看能不能做出来,本博客代码没有封装函数,代码有待改进,但基本可以实现相应的功能。 二、案例实现的功…

【web APIs】3、(学习笔记)有案例!

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、概念其他事件页面加载事件元素滚动事件页面尺寸事件 元素尺寸与位置 二、案例举例电梯导航 前言 掌握阻止事件冒泡的方法理解事件委托的实现原理 一、概念…

SpringCloud Alibaba(保姆级入门及操作)

第一章 微服务概念 1.0 科普一些术语 科普一下项目开发过程中常出现的术语,方便后续内容的理解。 **服务器:**分软件与硬件,软件:类型tomcat这种跑项目的程序, 硬件:用来部署项目的电脑(一般性能比个人电脑好) **服务:**操作系统上术语:一个程序,开发中术语:一个…

数学建模【分类模型】

一、分类模型简介 本篇将介绍分类模型。对于二分类模型,我们将介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法;对于多分类模型,我们将简单介绍SPSS中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归。 分…

Java面试题之并发

并发 1.并发编程的优缺点?2.并发编程三要素?3.什么叫指令重排?4.如何避免指令重排?5.并发?并行?串行?6.线程和进程的概念和区别?7.什么是上下文切换?8.守护线程和用户线程…

<网络安全>《60 概念讲解<第七课 网络模型OSI对应协议>》

1 OSI模型 OSI模型(Open Systems Interconnection Model)是一个由国际标准化组织(ISO)提出的概念模型,用于描述和标准化电信或计算系统的通信功能,以实现不同通信系统之间的互操作性。该模型将通信系统划分…

【k8s管理--Helm包管理器】

1、Helm的概念 Kubernetes包管器 Helm是查找、分享和使用软件构件Kubernetes的最优方式。 Helm管理名为chart的Kubernetes包的工具。Helm可以做以下的事情: 从头开始创建新的chat将chart打包成归档tgz)文件与存储chat的仓库进行交互在现有的Kubernetes集群中安装和…

【Android】View 的滑动

View 的滑动是 Android 实现自定义控件的基础,同时在开发中我们也难免会遇到 View 的滑动处理。其实不管是哪种滑动方式,其基本思想都是类似的:当点击事件传到 View 时,系统记下触摸点的坐标,手指移动时系统记下移动后…

【AI+应用】怎么快速制作一个类chatGPT套壳网站

最近有人问我, 看了我之前写的一篇文章 [人工智能] AI浪潮下Sora对于普通人的机会 , 怎么做一个类chatGPT的套壳网站,是从0开始做么。 对于普通人来说,万事不懂先AI, AI找不到答案搜索google或百度。对于程序员来说…

C# 获取类型 Type.GetType()

背景 C#是强类型语言,任何对象都有Type,有时候需要使用Type来进行反射、序列化、筛选等,获取Type有Type.GetType, typeof(),object.GetType() 等方法,本文重点介绍Type.GetType()。 系统类型/本程序集内的类型 对于系…

有哪些视频媒体?邀请视频媒体报道活动的好处

传媒如春雨,润物细无声,大家好,我是51媒体网胡老师。 视频媒体在当今的媒体生态中占据了重要的地位。以下是一些主要的视频媒体类型: 电视台:如中央电视台、各省级卫视台、地方电视台等,他们拥有专业的视…

探索Redis 6.0的新特性

Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的内存中数据结构存储系统,通常被用作缓存、消息队列和实时数据处理等场景。它的简单性、高性能以及丰富的数据结构支持使其成为了众多开发者和企业的首选。在Redis 6.0版本中,引入了一…

【深蓝学院】移动机器人运动规划--第7章 集群机器人运动规划--笔记

文章目录 0. Contents1. Multi-Agent Path Finding (MAPF)1.1 HCA*1.2 Single-Agent A*1.3 ID1.4 M*1.5 Conflict-Based Search(CBS)1.6 ECBS1.6.1 heuristics1.6.2 Focal Search 2. Velocity Obstacle (VO,速度障碍物)2.1 VO2.2. RVO2.3 ORCA 3. Flocking model&am…

ChatGPT4.0 的优势、升级 4.0 为什么这么难以及如何进行升级?

前言 “ChatGPT4.0一个月多少人民币?” ”chatgpt4账号“ ”chatgpt4 价格“ “chatgpt4多少钱” 最近发现很多小伙伴很想知道关于ChatGPT4.0的事情,于是写了这篇帖子,帮大家分析一下。 一、ChatGPT4.0 的优势 (PS:…

LINUX基础培训二十七之shell标准输入、输出、错误

一、Shell 输入/输出重定向 大多数 UNIX 系统命令从你的终端接受输入并将所产生的输出发送回​​到您的终端。一个命令通常从一个叫标准输入的地方读取输入,默认情况下,这恰好是你的终端。同样,一个命令通常将其输出写入到标准输出&#xff…

【树莓派系统配置+python3.8+环境配置踩坑点汇总】raspberrypi

最近又开始搞树莓派的深度学习模型。很多windows端的环境需要在树莓派上重新部署,中间出现了非常多的问题。主要以各种库的下载安装为主要。 首先,第一个问题: 树莓派系统烧录之后,默认apt一般需要升级看,而默认下载…

JVM性能优化

运行时优化 方法内联 方法内联,是指 JVM在运行时将调用次数达到一定阈值的方法调用替换为方法体本身 ,从而消除调用成本,并为接下来进一步的代码性能优化提供基础,是JVM的一个重要优化手段之一。 注: C的inline属于编…

babylonsjs入门-基础模版

基于babylonjs封装的一些功能和插件 ,希望有更多的小伙伴一起玩babylonjs; 欢迎加群(点击群号传送):464146715 官方文档 中文文档 案例传送门 ​ 懒得打字,你们直接去copy组件吧,主要看这2…

旧版android模拟器,37岁程序员被裁

前言 从18年毕业至今,就职过两家公司,大大小小项目做了几个,非常感谢我的两位老大,在我的android成长路上给予我很多指导,亦师亦友的关系。 从年前至今参加面试了很多公司,也收到了几家巨头的offer&#…

transformer--编码器2(前馈全连接层、规范化层、子层链接结构、编码器层、编码器)

前馈全连接层 什么是前馈全连接层: 在Transformer中前馈全连接层就是具有两层线性层的全连接网络 前馈全连接层的作用: 考虑注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够,通过增加两层网络来增强模型的能力 code # 前馈全连接层 class PositionwiseFeedForward(nn.Module):de…