主题:【原创】教育探索(六)—大脑神经网络是如何形成的 -- 夕曦
当然其中很多问题现在还没有答案。只能谈谈我的认识。
Deep Learning起源于计算机领域(computer science),打破了传统统计学对数据分析的垄断。传统统计学先有假设,然后根据假设构建数学模型,再去分析数据并验证调整。对大数据来说,传统统计学的模型常常过于简单,不仅解决不了问题,反而成了数据分析中的障碍。尤其是multiple comparison的概念,极大地阻碍了生物医学领域的大数据分析。
机器学习理论反其道而行,先探寻数据结构的初步规律,再以初步规律建模进一步探寻数据,不断反复,螺旋式前进。就是辩证法的“肯定、否定、否定之否定”。也是你说的卷积过程。
但是目前机器学习中的“否定、否定之否定”,还是需要人脑来进行的,也就是由人来对每个阶段机器学习的结果进行解读、分析。
我理解机器学习与人脑最大的区别包括:机器学习是数字式的,人脑是模拟分析模式。这其中应该包括你提到的“传感器融合”。
另外一个区别更重要,机器学习的“否定、否定之否定”是通过修改程序(软件)完成的,人脑是通过修改硬件(神经网络)来完成的。在我的教育理论中,这是与孩子大脑发育/教育最关键的地方。有意思的是最初的计算机就是通过修改逻辑电路来修改程序的。
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🙂我刚刚开始学习机器学习 3 陈王奋起 字1378 2016-09-27 06:58:38
🙂尝试讨论陈王的几个问题 8 jahcoo 字8734 2016-09-29 02:42:53
🙂谈谈对卷积的个人认识 7 jahcoo 字2251 2016-09-28 21:50:31
🙂问题太多,有点招架不住。
🙂关于否定之否定 5 jahcoo 字1316 2016-09-28 22:10:17
🙂谢谢回复 3 陈王奋起 字363 2016-09-27 10:08:46
🙂我很期待你的下一篇 1 唐家山 字787 2016-09-28 03:19:07
🙂统计贝叶斯方法能够统领机器学习这么多年 3 jahcoo 字1485 2016-09-28 22:26:31