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  wushuiyong 2019-04-25 18:05 評論0 收藏0

• 深度學習與神經科學相遇（三）[譯]

  摘要：例如，是一些神經元的特征，其中突觸權重變化的符號取決于突觸前后的較精確至毫秒量級相對定時。，是大腦自身調整其神經元之間的連接強度的生物過程。從他博士期間就開始研究至今，目前可以說深度學習占領著機器學習的半壁江山，而則是深度學習的核心。 上次說到誤差梯度的反向傳播（Backpropagation），這次咱們從這繼續。需要說明的是，原文太長，有的地方會有些冗長啰嗦，所以后面的我會選擇性地進行翻譯...

  _ipo 2019-04-25 18:23 評論0 收藏0

• 深度學習與神經科學相遇（一）[譯]

  摘要：如今在機器學習中突出的人工神經網絡最初是受神經科學的啟發。雖然此后神經科學在機器學習繼續發揮作用，但許多主要的發展都是以有效優化的數學為基礎，而不是神經科學的發現。 開始之前看一張有趣的圖 - 大腦遺傳地圖：Figure 0. The Genetic Geography of the Brain - Allen Brain Atlas成年人大腦結構上的基因使用模式是高度定型和可再現的。 Fi...

  YJNldm 2019-04-25 18:21 評論0 收藏0

• 深度學習與神經科學相遇（二）[譯]

  摘要：就像在權重擾動中，而不同于串擾的是，最小的全局協調是必須的每個神經元僅需要接收指示全局成本函數的反饋信號。在深度強化學習中比如可否使用不可微分的目標函數呢值得探索相反，反向傳播通過基于系統的分層結構計算成本函數對每個權重的靈敏度來工作。 2. 大腦能夠進行成本函數優化許多機器學習方法（如典型的監督式學習）是基于有效地函數優化，并且，使用誤差的反向傳播（Werbos, 1974; Rumelh...

  mdluo 2019-04-25 18:23 評論0 收藏0