【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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? 刘万栋记者 张秀强 摄
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? 安风水记者 段亚佐 摄
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