懂人脑思维的仪器借助于这种仪器人们甚至是最隐私的.ppt
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1、北京时间1月4日消息,据英国每日邮报报道,美国科学家近日称,他们目前已经成功地研制出一款可以读懂人脑思维的仪器,借助于这种仪器,人们甚至是最隐私的一些想法也将会无处遁形。耸人听闻美发明可读人脑思美发明可读人脑思维的仪器维的仪器 隐私想法无处遁形隐私想法无处遁形神经网络n根据一个简化的统计,人脑由百亿条神经组成 每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式,神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应,而是将它们累加起来,当这个累加的总和达到某个临界阈值时,它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经。大脑通过调节这些连结的数目和强度进行学习。神经
2、网络从非技术角度看神经网络n是否可行?n学习和计算n几个例子 n问题人和机器n情感-计算n 人如何产生想法?n大部分是来自于自己已经得到的信息,再加上少量信息的关联和整合,然后构造出了“想法”。n比如在已知“这张数学考卷我完成仅65分左右的题量”和“以往的数学考试不及格的次数不少于5次”的信息,我很可能就认为“这一次考试很可能不及格”。n富兰克林:闪电+风筝-闪电与电n法拉第 :电能生磁+硬币正反-磁能生电神经网络的主要思想n人的思考n学习已有知识,根据知识来作判断的过程n神经网络n学习知识-进行决策神经网络的几种类型n神经元n向后传播nHopfield n双向关联记忆网nHebbian学习网
3、络n竞争学习网络什么是神经网络n模仿生物神经元n是一个计算模型,与传统的计算机的计算模型不同 n连接计算单元,形成网络进行计算n模型的建立方面(取样) 人工神经网络n人工神经网络(Artificial Neural Networks,简记为ANN),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲,它是一个数学模型,可以用电子线路来实现,也可以用计算机程序来模拟,是人工智能研究的一种方法。人工神经网络的提出n智能与人工智能n智能的含义n智能是个体有目的的行为,合理的思维,以及有效的、适应环境的综合能力。n智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力n人类个体的智能是一种综合能力人工神经网络的提
4、出n人类智能的5种基本能力n感知与认识感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力n通过学习学习取得经验与积累知识的能力n理解知识,运用知识理解知识,运用知识和经验分析、解决问题的能力n联想、推理、判断、决策语言联想、推理、判断、决策语言的能力n运用进行抽象、概括抽象、概括的能力n综合表现形式n发现,发明,创造,创新的能力n实时,迅速,合理地应付复杂环境的能力n预测,洞察事务发展,变化的能力人工神经网络的提出n人工智能三大学术流派n符号主义(符号/逻辑主义)n连接主义n进化主义(行动响应学派)人工神经网络历史回顾n萌芽期(20世纪40年代)n最早可以到人类开始研究自己的智能的时期n1943年,心理
5、学家McCulloch和数学家Pitts建立起了著名的阈值加权和模型,简称为M-P模型。发表于数学生物物理学会刊Bulletin of Mathematical Biophysics n1949年,心理学家D.O.Hebb提出神经元之间突触联系是可变的假说Hebb学习规律人工神经网络历史回顾n第一高潮期(1950-1968)n以Marvin Minsky, Frank Rosenblatt, Bernard Widrow等为代表人物,代表作是单级感知器n可用电子线路模拟n人们乐观地认为几乎已经找到了智能的关键。许多部门开始大批地投入此项研究,希望尽快占领制高点。人工神经网络历史回顾n反思期(1
6、969-1982)nMinsky和S.Papert, MIT press, 1969n异或运算不可表示n20世纪70年代和80年代早期的研究结果n认识规律:认识-实践-再认识人工神经网络历史回顾n第二高潮期(1983-1990)n1982, J. Hopfield提出循环网络n用Lyapunov函数作为网络性能判定的能量函数,建立ANN稳定性的判别依据n阐明了ANN与动力学的关系n用非线性动力学的方法来研究ANN得特性n指出信息被存放在网络中神经元的联接上n1984年,J.Hopfield设计研制了Hopfield网的电路。较好地解决了著名的TSP问题,找到了最佳解的近似解,引起了较大轰动n1
7、985年,Hinton,Sejnowsky, Rumelhart等人在Hopfield网络中引入了随机机制,提出所谓的Boltzmann机n1986年,Rumelhart等提出了多层网络的学习算法- BP算法,较好地解决了多层网络的学习问题。人工神经网络历史回顾n再认识与应用研究期(1991)n问题n应用面还不够宽n结果不够精确n存在可信度的问题人工神经网络历史回顾n再认识与应用研究期(1991)n研究n开发现有模型的应用,并在应用中根据实际情况对模型,算法加以改造,以提高网络的训练速度和运行的准确度n充分发挥两种技术各自的优势是一个有效的方法n希望在理论上寻找新的突破,建立新的专用/通用模型
8、和算法n进一步对生物神经系统进行研究,不断地丰富对人脑的认识。阈值逻辑单元(Threshold Logic Unit, TLU)n一个TLU是一个对象,它可以输入一组加权系数的量,对它们进行求和,如果这个和达到或者超过了某个阈值,输出一个量n符号表示n有输入值以及它们的权系数:X1, X2, ., Xn 和 W1, W2, ., Wnn接着是求和计算出的 Xi*Wi ,产生了激发层 a,换一种方法表示:a = (X1 * W1)+(X2 * W2)+.+(Xi * Wi)+.+ (Xn * Wn)n阈值称为 theta。最后,输出结果 y。当 a =theta 时 y=1,反之 y=0。请注意
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