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简单,却是“人工神经网络”
的基石,很多“机器学习”
算法,比如支持向量机(SVM)、深度学习、D-QLearning、生成对抗网络(GAN)……都是在其基础上才发展出来的。
在另一个世界,“感知机”
的概念诞生于1957年,由Cornell航空实验室的FrankRosenblatt提出。
本质上是一个线性分类模型,用于解决二元线性分类问题,对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面,是最简单的前馈人工神经网络。
好吧,说人话。
简单点说,感知机就是一个算法,通过大量训练,可以让电脑掌握某种规则,然后按照这种规则,将输入的数据分成两类。
如果输入的数据空间只有两个维度,将其视作平面直角坐标系,那么“感知机”
的图像,其实就是一根直线。
“感知机”
虽然简单,还是有点用的。
比如经过训练后,输入身份证号,就能帮你判断出是男是女;比如输入身高和体重,就能判断是否超重……
可能有人会问:随便写个程序,不是很简单就能实现这些功能吗?
但感知机的神奇之处,在于使用同样结构的程序,就能在很多领域里通用,而不用针对性编程。
这是机器学习和常规编程的本质区别。
感知机结构异常简单,工作原理也不复杂,但要想写成论文,也需要进行一些数学推导,以及前置理论。
“感知机”
是建立在M-P模型的基础上的。
生物的神经细胞结构,主要由树突、突触、细胞体及轴突组成。
单个神经细胞有两种状态:激活或者未激活。
神经细胞是否激活,取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量,及突触的强度(抑制或加强)。
当信号量总和超过了某个阈值时,神经元就会激活,产生电脉冲,电脉冲会沿着轴突并通过突触传递到其它神经元……
M-P模型就是模拟生物神经元的工作机制,创建出来的一种数学模型,采用阈值加权和与激活函数来控制信息传导过程,是生物神经元的一种简单抽象。
如果M-p模型的相关论文尚未发表,江寒就需要自己推导,并将其容纳进自己的论文里,否则难以自圆其说。
在写论文前,必须扫清障碍,接下来江寒就开始在网上寻找论文和线索。
功夫不负有心人,江寒几经周折,终于在一个学术网站,找到了那篇讲述M-P模型的论文:《Alogicalcalculusoftheideasimmanentinnervousactivity》。
这篇论文发表也有几十年了,却没在这个世界引起多少关注,引用数更是少得可怜,不过也幸好如此,否则哪轮得到自己来引领时代风骚?
江寒重生前就看过这篇论文,但那时候并没怎么细心揣摩,只是一扫而过,现在为了写出合格的SCI论文,自然要好好琢磨了。
他找来一个只写了两、三页的日记本,边刷论文边记录要点和心得,论文里遇到的术语,如果不十分理解,还要上网寻找文献和参考资料,还要确定来源是否可靠……
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