什么是神经网络?什么是机器学习?人工智能

作者: admin 分类: 科学 发布时间: 2021-09-20 23:08

        现在的人工智能实在太厉害了,我用人工智能软件扫描的一下我家的狗。结果呢他不光能认出这只狗,还能认出是什么狗。你知道他是如何工作的吗?要讲清楚这件事儿啊,我们首先给大家讲一讲什么是神经网络。我们看到物体的时候啊,最初展现在视网膜上的是一大堆的像素点信息。这些像素点信息呢会通过视神经传递到一个多输入单输出的神经元上。

        这些神经元呢会通过树突收集上一级神经元的信号,并且进行判断。如果他认为有必要,就会把信息呢通过突触传递给下一级的神经元,通过这样一层一层的传递信息的方式。大脑就会从这些像素点中逐渐抽象出边缘轮廓的信息,并且最终形成对物体的判断。假如你现在看到我啊,知道我是利用的老师,实际上你看到的并不是一个整体的我。而是一大堆的像素点,这些像素点呢会首先抽象出边缘方向,发现我好像是直立行走的,然后又发现了我的轮廓,一个鼻子,两个眼睛应该不是昆虫。继续,你又看到了更多的信息细节,最终呢你才知道我是李勇的老师。整个过程都是通过大脑中的神经元一级一级判断和传递的。

        1943年,美国神经科学家沃尔特皮茨和沃伦麦卡洛克分析了人类神经。的结构。他们提出人脑的神经元是一个多输入单输出的系统,而且输出只只有零和一两种。所以用计算机呢可以模拟人体的大脑,这就是所谓的人工智能网络。他们提出的最早的人工神经元模型mp模型,当一副图送到电脑当中去,电脑就会把每一个像素点的数字信息作为输入端,输送到神经网络中。神经网络中的每一个神经元呢会对这些信息进行判断,并且决定向下一层输出的零还是一。

        于是不同的信息输入就会对应到不同的信息输出上,最终形成不同的判断。而且呢单层的神经网络只能处理简单的问题,科学家们又发明了深度学习的神经网络上一层的判断输出作为下一层的输入。经过多层的传递,计算机就能对复杂的问题进行判断。也许还有同学问那。每一个神经元又应该如何设计呢?其实啊神经元的设计并不是由人类完成的,而是通过学习让计算机自动生成的。我们小的时候呢,爸爸妈妈带着我们去逛公园,告诉我们这是杨树,那是柳树。渐渐的我们就知道了杨树和柳树的特征。当我们再次看到杨树和柳树的时候呢,几乎能够一眼将他们分辨出来,这就是人的学习过程。

        在这个过程中,我们的大脑神经元细胞建立了很多新的连接。相当于一张大脑自动完成的参数的设置。同样啊要让计算机自动形成神经网络中的神经元,我们就需要给计算机许多许多的数据,比如说各种各样的物体的图片,并且告诉他们这些图片所代表的含义。计算机反复的读取这些图片,调整每一个神经元的参数,直到把神经元设计的最合理,对图片的判断最接近实际情况。这个过程呢就叫做机器学习。

        学习完毕之后呢,再给计算机一张新的图片,他就能。够通过自己的神经网络来判断这张图是什么的。其实我们每一天都在使用互联网,都在产生新的数据,这些数据也都可以成为机器学习的样本。甚至你有可能不知道。你当做某个网站的时候,网站会让你识别一些模糊不清的文字和数字,甚至让你在图中找出各种稀奇古怪的东西。也许你以为这只是网站在故意刁难你。

        实际上很有可能这是网站在用你的肉体训练他们的机器呢你的每一次点击验证码,他就完成了一次机器学习的过程。怎么样,没想到吧?

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