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由Sophos数据科学家Madeline Schiappa和Ethan Rudd撰写。学习能力被认为是智慧生活的标志之一。机器学习现在有能力从数据集学习和外推,以完成复杂的任务,如对以前未知的现象进行分类。在机器和人类的学习方式上,既有惊人的相似之处,也有重要的区别。通过比较和对比生物学习和人工智能,我们可以建立一个更安全的基础设施。和神经元玩得很开心利用生物神经网络,学习从大脑中无数神经元之间的相互联系中产生。当大脑接触到新的刺激时,这些神经元的相互连接会改变结构。这些变化包括新的连接、现有连接的加强和未使用连接的移除。例如,一个人重复一个给定的任务越多,神经联系就越牢固,直到这个任务被认为是学习的。神经元可以利用记忆和知觉中预先建立的表征来处理新的刺激。对于每一个刺激,在认知过程中,一个来自大量可用神经元的不同子集被激活。这个来自生物学的惊人设计启发了数据科学家设计人工智能模型。人工神经网络(ANN)的目标是在一个抽象的意义上模拟这种行为,但规模要小得多,也更简单。什么是人工神经网络?人工神经网络由相互连接的神经元组成,这些神经元接收一组输入和一组权重。然后进行一些数学操作,并将结果输出为一组类似于生物神经元突触的"激活"。人工神经网络通常由数百到数千个神经元组成,而人脑的生物神经网络则由数十亿个神经元组成。在高层次上,神经网络由四个部分组成:当然是神经元拓扑学-神经元之间的连接路径重量,以及一种学习算法。在人脑的生物神经网络和用软件表示的人工神经网络之间,每一个组成部分都有很大的不同。在下图中,我们看到了一个生物神经元的形象。轴突负责从细胞核到其他神经元的输出连接。树突树接收来自其他神经元的输入到细胞核。来自神经元(突触)的电化学信号聚集在细胞核中。如果聚集超过突触阈值,一个电化学尖峰(突触)沿着轴突向下传播到其他神经元的树突。图片来源:维基百科生物神经网络的解剖学生物神经元,如图1所示,由一个细胞核组成,它通过一个叫做树突的输入终端或分支接受来自其他神经元的输入。树突的组合通常被称为"树突树",它通过神经递质的电化学交换接收来自其他神经元的兴奋或抑制信号。到达细胞核的输入信号的大小既取决于前一神经元传递的动作电位的幅度,也取决于注入树突的离子通道的导电性。离子通道负责通过神经元膜的电信号流动。更频繁或更大幅度的输入信号通常导致更好的传导离子通道,或更容易的信号传播。根据树突树上所有突触聚集的信号,神经元要么被"激活"要么"被抑制",换句话说,ddos防御软防御,在一个被称为"神经总和"的过程之后,被"打开"或"关闭"。神经元有一个电化学阈值,增加带宽ddos防御,类似于人工神经网络中的激活函数,它控制积累的信息是否足以"激活"神经元。最后的结果被输入其他神经元,这个过程又开始了。  下面我们看到一个简化的示意图,说明人脑中看似合理的神经元拓扑结构。注意循环和神经元相互反馈的巨大潜力。图片来源:Quanta杂志生物网络学习在像人脑这样的生物神经网络中,学习是通过对现有的表示进行小的调整来实现的,在进行任何学习之前,它的配置包含了重要的信息。神经元之间连接的强度或权值不是随机的,连接的结构(即网络拓扑)也不是随机的。在某种程度上,这种初始状态是遗传的,是进化的副产品。随着时间的推移,网络学习如何通过调整拓扑和权重来执行新功能。一项研究支持了这样一个事实,即一个月大的新生儿在学习区分陌生人和父母的过程中,就能够辨认出他们的面孔,人脸的概念基本上是由父母遗传给孩子的。随着婴儿在童年、青春期、成年期甚至退休后的成长和进步,他们每天都会见到和遇到新的人,必须学习他们的长相。这是通过对大脑中的神经网络进行微小的改变来实现的。 同样的现象也适用于其他任务——包括被动感觉任务,从识别通用对象到处理声音作为语音模式,再到主动任务,如动作和言语。这些技能是逐渐学会的,并逐渐用较小的调整来完善它们。精确的拓扑结构是这些生物神经网络训练所依据的刺激类型的函数。一个突出的例子是大卫·胡贝尔和托尔斯滕·维塞尔领导的单眼剥夺研究。这项研究包括强迫动物在发育过程中闭上眼睛两个月,观察它们初级视觉皮层的变化。结果表明,正常情况下对双眼输入有反应的细胞,已经不再具有接受能力。结果,他们大脑和眼睛里的细胞都发生了变化。这种现象延伸到人类身上。例如,关于视觉感知的心理测量测试表明,在城市生活了很多时间的人往往比来自农村的人对平行线和陡坡更敏感,他们对平滑的纹理梯度更敏感,很可能是由大量的道路、摩天大楼和窗户组成的平行结构造成的。人工神经网络学习与生物神经网络不同,人工神经网络(ann)通常是从零开始训练的,使用针对当前问题选择的固定拓扑。目前,它们的拓扑结构不会随时间而改变,ddos防御windows,权重通过优化算法随机初始化和调整,以将输入刺激的集合映射到期望的输出函数。然而,ann也可以基于预先存在的表示进行学习。这个过程称为微调,包括以相对较慢的学习速率调整预先训练的网络拓扑的权重,以便在新提供的输入训练数据上表现良好。我们也可以毫不费力地复制人工神经网络,但我们还需要一段时间才能对人脑进行复制。无论是从头开始训练还是微调,权重更新过程都是通过神经网络传递数据、测量结果并相应地修改权重开始的。整个过程就是人工神经网络如何"学习"。在输入样本上,权重逐渐朝着提高期望任务性能的方向推进,例如最大化识别精度。这种学习的概念可以比作一个试图学习如何识别日常事物的孩子。在失败的尝试和对答案准确性的反馈之后,孩子会再次尝试不同的方向以获得正确的答案。人工神经网络在学习时执行同样的任务。它被输入具有已知响应的刺激,并且学习机制调整权重,以便最大限度地提高输入新刺激所产生的准确响应的数量。一旦这个学习过程完成,孩子和人工神经网络都可以利用他们以前对问题的描述,对他们在学习过程中从未接触过的新刺激做出反应。孩子通过接触尽可能多的类似问题来学习最好。孩子练习的问题越多,他或她在解决新问题上就越快,因为孩子大脑中相关的神经元连接变得更加明确。人工神经网络的相似之处在于,对于所讨论的任务,当更多地暴露于可能刺激的广泛分布时,神经网络就能够更好地学习从先前没有接触过的相同分布中对新的刺激作出反应。广泛的曝光是好的我们早就知道,在人类身上,孩子们接触的世界越多,他们学习的越好,即使这种学习有时是痛苦的。事实上,当学习是痛苦的时候,ddos产品可防御,痛苦就是一种强烈的反馈机制。类似地,将ann暴露于特定领域中的各种各样的刺激对于训练或微调任何类型的神经网络都是极其重要的,并且可以确保您不会将模型过度拟合到一种刺激。对于一类特定的刺激物,网络能更好地分类新的刺激物,或者概括一个概念。这对生物神经网络和人工神经网络都适用,尽管生物神经网络在泛化方面做得更好。这在一定程度上是正确的,因为他们接触到更多类型和模式的数据,部分原因是更先进的生物拓扑和学习算法,高防cdn高盾效果最好,很大程度上是因为达尔文学说。这方面的一个例子源于b

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