【新智元导读】AI教父Hinton荣膺诺贝尔奖,可谓是实至名归。如今,他发表的「玻尔兹曼机」震撼演讲,已登上APS期刊。这一曾催化深度学习革命的「历史酶」,究竟讲了什么?
但它并非是唯一的能量低点,因为「霍普菲尔德网络」可以有很多能量最低点,最终停留在哪一点,取决于起始状态,也取决于更新哪个神经元的随机决策序列。
前者接收感官输入,比如一幅二进制图像;后者则用于构建对该感官输入的解释。网络的某个配置的能量,代表了该解释的劣度,他们想要的是一种低能量的解释。
那么,我们如何让神经网络,从这一幅线条画中得出两种不同的解释?在此之前,我们需要思考的是:图像中的一条线,能告诉我们对于三维边缘的什么信息?
而在「玻尔兹曼机」中,学习的目标,就是要确保当网络生成图像时,本质上可以称为「做梦、随机想象」,这些与它在「清醒」时感知真实图像所形成的印象相吻合。
清醒阶段:向网络呈现真实图像。将一幅真实图像「钳位」到可见单元上,然后让隐藏单元演化至热平衡。对同时开启的神经元对,增加连接权重。
网络在「清醒」(观察真实数据)时两个神经元共同激活的频率,与当网络自由「做梦」时,它们共同激活的频率,这两者之间的差异。
「反向传播」算法依赖的是,前向通路传递神经元活动,反向通路传递敏感度;「玻尔兹曼机」仅通过对称连接性和相关性差异完成学习。
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? 刘奎红记者 孙中华 摄
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? 安建立记者 回章顺 摄
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