吴恩达机器学习笔记P8-2
杨凯kd 发布于2020-02 浏览:1917 回复:0
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8-2 神经元与大脑

本节课介绍了一些神经网络的背景知识。我们的大脑是一个功能非常强大的学习机器,我们可以处理图像,处理声音、处理触感,可以学习并处理各国的语言,还可以学习微积分,学习如何设计各种算法。对于计算机,我们要想让它像我们的大脑一样,就得编写很多软件、设计很多算法,才能勉强实现我们大脑的部分功能。

所以,很久之前科学家们就认识到:人类的大脑这个学习机器,会不会仅靠某一个单一的算法,就能处理大量的工作任务。那么我们是不是也可以模仿大脑设计出一种相同的、或者类似的学习机器呢?为此,科学家们做了一个实验:将某个动物的听觉神经切断,将视觉神经连接到大脑的听觉皮层上,实验结果就是:听觉皮层竟然学会了去“看”。这个实验和其他类似的实验被称为“神经重接实验”。这些实验一定程度上证明了:大脑处理各种信息的方式是相同的,即大脑很有可能只使用了某一种单一的算法,这个算法非常强大,强大到可以处理各种形式的信息。

科学家们利用这个猜想,模仿人类大脑,最终设计出”神经网络“。事实证明,神经网络相比较其他算法(如logistic回归),在处理大量信息时,具有很大的优势。

下面再介绍一个例子:

这是科学家为失明人士设计的”视觉系统“。这个系统将摄像头信号反馈到舌头上,有视觉障碍的人可以通过反馈在舌头上的信号感受外部视觉信息。它的工作原理是:通过导线,将摄像头的信号接在舌头上的电极阵列上,将视觉信号转换为电信号并映射到舌头的每一个位置上。这样,我们就可以通过舌头上的电信号变化,感受到外部的视觉信息。

此外,还有很多类似的例子,例如:失明人士可以通过特殊的培训,通过打响指等,获取周围的环境信息,实现避障等目标。这类似于回声定位。

上面这些例子,很有力地说明:不管我们给大脑接什么样的传感器,大脑都可以快速地学习传感器反馈回来的信息。也就是说,我们完全有可能设计出来类似于大脑的一种算法,可以处理各色各样的信息,学习各种各样的内容,完成各式各样的工作。

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