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  • Linsker网络的模拟实验

    结合原论文[1]整理出Linsker网络的定义并进行了实现。

    【Linsker网络定义】

    黑龙江快乐10分前3组 www.7vv77.com 突触分布函数: \(e^{-a^Mr^2}\),其中,\(r_M\equiv(a^M)^{-\frac{1}{2}}\)
    假设L层向M层输入
    a representation用\(\pi\)代表,则{\(F^{L\pi}_x\)}代表L层\(\pi\)表示的所有位置(x)的活动(activity)的集合。

    第一层为A,定义同一box内的\(F^{A\pi}_x\)相同,跨box之间不相关。
    第二层为B,对于A层的每一个box只接收其中的一个或几个输入。
    \(N_B\)代表从A到一个B细胞的突触数,这些突触零星散步在\(\pi^2_B\)的范围内,可以将该约束表示为:N_B\delta^2/\pi^2_B \lesssim 1

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    维度灾难与降维

    本文将分析和讨论人类智能应对维度灾难的解决方案,应对维度灾难的核心解决方案是降维,那么如何降维,降维的信息如何利用从而来完成智能任务呢?降维作为一个通用的处理原则,它反映在智能处理的各个方面,下面让我为您一一道来。

    维度灾难是传统算法在完成智能任务时面对的巨大挑战,而在自然界,生物所面临的世界是极度复杂的,理论上的输入维度可以无穷大,面对维度灾难,具有强烈适应性的生物一般都具有自己的处理方案,随着处理方式的简单到复杂反映了智力的从低到高,人类之所以成为万物之首,究其原因是在应对复杂局面时有更高级的应对办法,这就是高级智能的结果。通过分析这些适者生存的各类生物的生存能力,我们会发现,在整个生物链上,越是低等的动物,他们的脑越小,意味着能够处理的信息能力有限,因为在面对这个复杂的世界时,会尽力减少输入的信息量,只选择对自己最有价值的信息,如参考资料[1]中提到的,不真实性问题就是对降维的观察,想象一下带有触角的昆虫,触角将整个世界的可能输入转变为两个触角的探测,这远比视觉的输入维度要低的多。当然,并不是所有的感觉输入都是降维的,听觉系统就是一个典型的升维操作,通过耳蜗分频使得大脑可以处理复杂的序列信息,升维的目的在于提高输入信息的丰富性,这是因为高维信息隐藏在低维表示中,值得一提的是,大脑皮层似乎没有升维能力,必须借助特定的器官才行。

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