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1958 年,一群奇葩的神经科学家把电极插到喵星人的脑子里,观察到视觉皮层的活动。从而推断生物视觉系统是从物体的小部分入手,
经过层层抽象,最后拼起来送入处理中心,减少物体判断的可疑性的。这种方法就与BP网络背道而驰。
BP网络认为,大脑每个神经元都要感知物体的全部(全像素全连接),并且只是简单的映射,并没有对物体进行抽象处理。
谁对谁错呢?卷积神经网络(Convolution Neural Network)最先证明了BP网络的不科学性。
CNN起源于机器学习大师LeCun在80年代末搞的支票数字识别神经网络。他在BP网络前面尝试了多层的卷积、降采样、以及部分网络连接的创意,
结果训练效果好得惊人。LeCun的导师是Hinton,也就是最先在2006年提出深度学习(Deep Learning)概念的计算机科学家兼神经科学家。
LeCun本人也算是半个神经科学家。师徒二人携手撑起了深度学习的蓝天。
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