怎样的神经网络？

<在过去10年来，由于方法的所谓的深度学习，我们有最好的人工智能系统，例如，语音识别器智能手机上的或最新的自动翻译。 深学习，事实上，已经成为一个新的趋势已经知道的神经网络，这是在流行，并继续超过70岁。 第一次神经网络提出的沃伦*卡洛和沃尔特*皮特在1994年，两名研究人员从芝加哥大学。 在1952年，他们去工作在马萨诸塞技术学院，奠定基础的第一部门的认知科学。

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<神经网络的一个主要方向的研究在生物学和计算机科学，直到1969年，当时，根据传说，杀害了数学马萨诸塞技术学院的马文明斯基和西摩*帕尔特谁在一年成为共同管理人员的新人工智能实验室，麻省理工学院。

<复兴的这种方法已经经历了1980年代稍微退的第一个十年新的世纪中有大张旗鼓的后在第二，在crest的一个令人难以置信的发展的形芯片和处理能力。

<"据认为，这个想法的科学作为该流行病的病毒，"托马索波教授的认知科学和脑科学在麻省理工学院。 "没有，很显然，五个或六个主要菌株的流感病毒，并且他们中的一个返回以惊人的频率在25年。 人受到感染，成为免疫和不生病的未来25年。 然后有一个新的一代，准备被感染了同样的菌株的病毒。 在科学、人民爱的想法，它的驱动每个人都疯，然后被打死，以及成为免疫它—我厌倦了它。 思想应该是类似的频率"。

有分量的问题

<神经网络的方法的机学习计算机学会执行某些任务，分析培训的实例。 作为一项规则，这些例子标记的手提前。 该系统为对象的识别，例如，可以吸收成千上万的标记图像的汽车、房子、杯咖啡等等，然后将能够找到视觉图像，在这些图像中，始终与具体标签。

<神经网络往往相比，人类的大脑，其中也有这种网络，组成成千上万的简单处理节点密切相关。 最现代的神经网络安排在层的节点，并将数据通过它们只在一个方向。 一个独立的节点可能与多个节点在下层，从中获取数据和多个节点在上一层，在其它发送数据。

<每一个这些链接节点分配数量的"重量"。 当网络是活跃的，该节点接收不同的数据集的不同数字为每一个这些化合物和乘以对应的体重。 然后，它的款项的结果形成一个单一编号。 如果这个数字低于阈值，节点没有数据传送到下一层。 如果数量超过阈值，节点是"激活"通过发送数的总和，加权数据的输入对所有出连接。

<当的神经网络列车，对权重和临界值的最初设定在随机的。 培训提供的数据是在较低层的输入输和通过下一层层叠和乘于一个复杂的方式，直到他们终于到达，已经转化，在产出层。 在培训过程中的权重和临界值正在不断调整，直到该培训数据相同的标签不会得到类似的结论。

的头脑和机

<神经网络被描述McCullough和皮特于1944年，并有阈值和权重，但是没有组织层，并且科学家们不要求任何特定的学习机制。 但卡洛和皮特表明，神经网络可能，在原则上，计算出的任何功能像任何数字计算机。 其结果是更多的神经科学比计算机科学的：它是有必要的假设，人类的大脑可以被看作是一个计算设备。

<神经网络继续是一个宝贵的工具，用于神经生物学研究。 例如，各个层网络的规则或设定的权重和临界值的再现的所观察到的特征的人的神经解剖学和认知功能，并因此触动了对大脑如何处理信息。

<第训练的神经网络，"感知"(或者"感知")，已经显示了由康奈尔大学的心理学家弗兰克*罗森布拉特在1957年。 设计的"感知"是类似于现代的神经网络，除非它有一个层与可调整的权重和临界值之间的输入和输出层。

<"感知"正在积极研究中心理学和计算机科学，直到1959年，在明斯基和帕尔特出版了一本书，题为"感知"，这表明工作日计算与感知是不切实际的观点来看的时间费用。

<"当然，所有限制将消失，如果你做的机器更复杂一点"，例如，在两层，"说的波波. 但是，尽管订有一种抑制效果的研究的神经网络。

<"这些东西应该考虑历史背景"的，说的波波. "证明是建立用于编程语言，如口齿不清。 不久之前，人们用的模拟计算机。 它不清楚那时什么一般会导致方案编制。 我认为他们去了一点点过分，但是，一如既往，这是不可能的划分，一切都在黑色和白色。 如果我们考虑它作为一个比赛之间的模拟计算和数字计算，然后他们战斗，因为它是必要的。"

频率

<1980年，但是，科学家已经开发出的算法，以修改的神经网络中的权重和临界值，这是相当有效的网络与超过一个层，消除许多限制的定义明斯基和Papercom的。 这一领域经验丰富的一个文艺复兴时期。

<但有一个合理的观点神经网络缺乏的东西。 长的足够的行使可能导致一个修订的网络设置，直到它会开始对数据进行分类，在一个有用的方式，但是这些设置的意思吗？ 什么是功能的图像看起来Discerner的目的和他如何收集的部分，以形成一些签名汽车、房子和一杯咖啡吗？ 学习的权利个别化合物不应对这个问题。

<近年来，计算机科学家们开始觉得巧妙的方法来确定分析战略，通过了神经网络。 但在1980年独立实体的战略，这些网络是目前还不清楚。 因此，在本世纪初的神经网络驱动的矢量的机器，一种替代方法以机械学习的基础上清洁和优雅的数学。

<最近的兴趣激增的神经网络的深入学习革命前游业。 复杂的图形和快节奏的现代视频游戏需要的硬件，以跟上这一趋势，它引入了GPU(图像处理器)与成千上万的比较简单的处理核心在一个芯片. 很快，科学家们认识到，建筑GPU是完全适合于神经网络。

<现代Gpu有允许他对建立一个网络的1960年独立实体和两个和三个层网络的1980年代在束，10，15甚至50-层网络的今天。 这里是负责这个词是什么"深"，在"深入学习"。 深度的网络。 目前，深入学习负责的最有效的系统几乎在所有领域的人工智能的研究。

引擎盖下的

<不透明的网络仍然关心的学者，但在这方面没有取得进展。 波指导一个研究项目的题目的理论基础的情报。 不久前，波和他的同事已经产生了一个理论研究的神经网络在三个部分。

<第一部分，这是上个月发表在国际期刊的自动化和计算的，处理范围的计算，可以进行网络，深入学习，而且，当深网具有优势的浅。 零部件二和三，这是发布报告的形式解决问题的全球化，那就是，保证这一网络将找到的设置最适合其培训数据，以及案件当的网络是如此清楚地知道具体的培训数据，不可以推广到其他表现的相同的类别。

<仍然有很多的理论问题，这些问题的答案，它将不得不放弃。 但是有希望的，神经网络可以最终打破周期的几代人，他们陷在热，那么冷。