智能时代的评论 全部393条

我来说两句

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  i3****526 2020-10-24

  自联想神经网络AANN的结构瓶颈层避免了那种很容易实现的一对一的输出和输入相等的映射关系,它使网络对信号进行编码和压缩得到输入传感器数据的相关模型,并在瓶颈层后进行解码和解压缩以产生输入信号的估计值。隐含层第三层或最后一层叫做解映射层,解映射层的节点传递函数是非线性的(通常是S型函数)。

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  i3****526 2020-10-24

  自联想神经网络AANNAANN网络原型是一种具有对称拓扑结构的五层前馈传递网络，AANN 应用到数据检验问题时具有比较明显的物理意义，首先通过输入层、映射层以及瓶颈层实现了输入数据信息的压缩。从网络输入的高维参数空间中提取了反映系统结构的最具代表性的低维子空间，同时有效地滤去了测量数据中的噪声和测量误差，再通过瓶颈层、解映射层和输出层实现数据的解压缩，将前面压缩的信息还原到各个参数值，从而实现各测量数据的重构。为了达到信息压缩的目的，AANN网络瓶颈层节点数目明显小于输入层，又为了防止形成输入输出之间的简单单一映射，除了输出层激励函数采用线形函数外，其它各层均采用非线形的激励函数。自联想神经网络的结构AANN结构包括一个输入层,一定数量的隐含层和一个输出层。隐含层第一层叫作映射层。映射层的节点传递函数可能是S型函数也可能是其他类似的非线性函数。隐含层第二层叫做瓶颈层。瓶颈层的维数是网络中最小的(它的传递函数可能是线性的或者是非线性) 。

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  i3****526 2020-10-24

  深度学习：自联想神经网络AANN帕尔姆1987年提出的，其网络原型是一种具有对称拓扑结构的五层前馈传递网络，AANN 应用到数据检验问题时具有比较明显的物理意义。是BP神经网络的一种特殊情形。其特点是有对称拓扑结构，即输出量等于输入量。人工神经网络ANN20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。自联想神经网络是针对编码/解码问题首先提出的，

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  i3****526 2020-10-24

  图林机论数字计算在决断难题中的应用“可计算性”的严格的数学定义“图灵机”设想“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。

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  i3****526 2020-10-24

  图灵测试艾伦·麦席森·图灵于1950年提出的一个关于人工智能概念的思想实验实验要求将测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。研究历程1936年，哲学家阿尔弗雷德·艾耶尔思考心灵哲学问题：我们怎么知道其他人曾有同样的体验。在《语言，真理与逻辑》中，艾尔提出有意识的人类及无意识的机器之间的区别。1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

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  i3****526 2020-10-24

  希尔勒（塞尔）实验一个人手中拿着一本象形文字对照手册，身处图灵实验中所提及的房子中。而另一人则在房间外向此房间发送象形文字问题。房间内的人只需按照对照手册，返回手册上的象形文字答案，房间外的人就会以为房间内的人是个会思维的象形文字专家。然而实际上房子内的人可能对象形文字一窍不通，更谈不上什么智能思维。中文房间里的人、手册等都不理解中文，但作为一个整体的这座房间是理解中文的？如果房间外的人提出复杂的问题（比如这个问题需要承接上一个问题来回答），那么这本手册能否找到答案？举个例子，房间外的人问：“你上一句话说的是什么？”，难道手册上记录着上一句话的内容？中文房间给人一种“它是对的”直觉，但深究还是会发现问题。

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  i3****526 2020-10-24

  中文屋（中文房间、华语房间）美国哲学家约翰·希尔勒在1980年设计的一个思维试验以推翻强人工智能（机能主义）提出的过强主张：只要计算机拥有了适当的程序，理论上就可以说计算机拥有它的认知状态以及可以像人一样地进行理解活动。中文屋实验要求你想象一位只说英语的人身处一个房间之中，这间房间除了门上有一个小窗口以外，全部都是封闭的。他随身带着一本写有中文翻译程序的书。房间里还有足够的稿纸、铅笔和橱柜。写着中文的纸片通过小窗口被送入房间中。房间中的人可以使用他的书来翻译这些文字并用中文回复。虽然他完全不会中文，通过这个过程，房间里的人可以让任何房间外的人以为他会说流利的中文。房间里的人不会说中文；他不能够用中文思考。但因为他拥有某些特定的工具，他甚至可以让以中文为母语的人以为他能流利地说中文。电脑就是这样工作的。它们无法真正的理解接收到的信息，但它们可以运行一个程序，处理信息，然后给出一个智能的印象。

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  i3****526 2020-10-24

  恒定表征：从陌生感到熟悉感

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  i3****526 2020-10-23

  白质的分子生物学特征类脂质：包括磷脂、糖脂、固醇和固醇酯等，为构成神经组织和细胞膜的主要成分。一般细胞膜约含30%～50%的类脂，这些类脂排列成厚约45埃的双分子层，构成细胞膜的基架。磷脂参与各种脂蛋白的组成，并能与胆盐和胆固醇形成微胶粒有利于胆固醇的溶解和排出。胆固醇可变成胆汁酸、类固醇激素及维生素D3。糖脂主要有脑苷脂等，是神经髓鞘的组成成份。

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  i3****526 2020-10-23

  白质的组织学特点神经纤维：由轴突或感觉神经元的长树突与包绕在它们外面的膜鞘结构组成。膜鞘包括髓鞘和雪旺鞘(神经膜)两部分。它们均由神经胶质细胞(雪旺氏细胞或少突神经胶质细胞)形成。神经纤维在中枢神经系统内，组成各种传导束；在周围神经系统内，则集合为分布于全身各组织和器官的脑神经、脊神经和植物性神经。根据包在轴突外面的膜鞘结构的组成成分和层次，可将神经纤维分为有髓神经纤维和无髓神经纤维；而按神经纤维所存在的部位，可将其分为中枢神经纤维和周围神经纤维；根据神经纤维的功能和传导冲动的方向，可分为传入(感觉)神经纤维和传出(运动)神经纤维。近年来又根据神经纤维的粗细和传导冲动的速度，将其分为A、B、C三种类型。A型纤维粗大，直径约为1～22微米，髓鞘发达，传导冲动速度快，可达10～100米/秒。B型纤维较细，直径约为1～3微米，髓鞘较薄，传导冲动速度较慢，约3～15米/秒。C型纤维最细，直径约0.5～1微米，无髓鞘，传导速度最慢，仅约2米/秒。

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