两个黑箱问题——深度神经网络和脑神经网络
袁培江, 苏峰
北京航空航天大学机械工程及自动化学院
摘要 谷歌DeepMind团队的研究将认知心理学(cognitive psychology)和深度神经网络(deep neural network,DNN)结合在一起,并发现两者在小样本词汇学习(从一个示例中猜出一个单词的意思,one-shot word learning)过程中具有相似之处——DNN和脑神经网络都具有形状偏好(shape bias),相关研究论文《Cognitive psychology for deepneural networks:A shape bias casestudy》被国际机器学习学会(IMLS)收录[1] 。深度学习和神经科学的学科交叉对未来的发展方向具有很强的指导意义,这项研究也为DNN的机理以及脑神经网络的理论基础研究提供了一种可行的解决思路,而真正破解DNN和脑神经科学的黑箱问题依然任重道远。
作者简介 : 袁培江,北京航空航天大学机械工程及自动化学院,副教授;苏峰,北京航空航天大学机械工程及自动化学院,硕士研究生
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