谁发明了神经网络?
我们使用对比学习法对比了费曼技巧和控制论,费曼技巧和教学相长,费曼技巧和Learning by teaching,也可以对比学习费曼技巧和神经网络。
1943年,美国神经生理学家沃伦•麦卡洛克(Warren McCulloch)和数学家沃尔特•皮茨(Walter Pitts)合作,对大脑的神经元进行类比和建模,发明了人工神经网络。麦卡洛克不懂数学,皮茨不懂神经学,两者跨界融合,产生了影响世界的神经网络(如图1所示)。
人脸识别、自动驾驶、语音识别、机器人控制、图像分类等等都离不开神经网络,神经网络很多时候比人脑做的还要好,比如谷歌围棋软件阿尔法狗击败了棋王李世石。
神经网络的输入层模拟大脑神经元的树突,用来接收输入信号;加权和模拟细胞体,用来加工和处理接收的信号;激活函数用来模拟轴突,用来控制信号的输出;输出层模拟突触,用来对结果进行输出(如图2所示)。
皮茨是控制论创始人维纳的学生,加上麦卡洛克,他们三个人就组成了金三角。控制论和神经网络也是相互影响和促进。控制论有前馈和反馈的区分,神经网络也有。按照学习方式分类,神经网络有三种,包括无监督学习、有监督学习和强化学习(如图3所示)。
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