Hinton的仿生学思路 - Programming版

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Programming版 - Hinton的仿生学思路

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话题: hinton话题: 仿生学话题: 信号话题: 反向话题: 生物

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C*****l
发帖数: 1

Hinton对深学的坚定的信念来自于仿生学。既然人脑已经其他的生物的大脑神经系统被
证明是行之有效的，背后一定有一些规律。
但是，神经科学界对反向传播在生物学中存在质疑：
1。人脑没有监督学习的信号
2。生物神经里面传输的不是实数信号
3。在反向传播里面，正向和反向传输的是不同的信号，正向传输的是activity，反向
传播的是微分信号。生物学家认为这在生物神经网络里面不可能
4。在生物神经网络，回馈信号没有直接连接到前端的神经上。
Hinton几十年探索了很多可以解决这些问题的方案。

x****u
发帖数: 44466

卷积神经网络和大脑的原理和效果都不一样

【在 C*****l 的大作中提到】

: Hinton对深学的坚定的信念来自于仿生学。既然人脑已经其他的生物的大脑神经系统被
: 证明是行之有效的，背后一定有一些规律。
: 但是，神经科学界对反向传播在生物学中存在质疑：
: 1。人脑没有监督学习的信号
: 2。生物神经里面传输的不是实数信号
: 3。在反向传播里面，正向和反向传输的是不同的信号，正向传输的是activity，反向
: 传播的是微分信号。生物学家认为这在生物神经网络里面不可能
: 4。在生物神经网络，回馈信号没有直接连接到前端的神经上。
: Hinton几十年探索了很多可以解决这些问题的方案。

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