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漫談人工智慧:啟發自大腦科學的深度學習網路
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Jason Tsai
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2017/3/22 應邀「線上讀書會」演講 影片網址:https://youtu.be/TibVlaJAIY4
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漫談人工智慧:啟發自大腦科學的深度學習網路
1.
+ 漫談人工智慧 Jason Tsai (蔡志順)
2017.03.22
2.
+ 神經元 (neuron) 示意圖
3.
+ 神經元間的溝通之處 突觸 (synapse)
4.
+ 跳耀式傳導 (saltatory conduction)
5.
+ 動作電位 (action potential)
6.
+ 皮質柱 (Cortical Column) 相同的接受域
(receptive field)
7.
+ 皮質訊息傳送
8.
+ 視覺皮質傳導路徑
9.
+ Hierarchical Sparse Distributed Representations
10.
+ 長期增益作用 (long-term potentiation, LTP) 刺激輸入神經元而發生在突觸前神經元和突觸後 神經元信號傳輸產生一種持久的增強現象。
11.
+ 海柏學習法則 (Hebb’s learning rule) 突觸前神經元向突觸後神經元持續重複的刺激, 使得神經元之間的突觸強度增加。
12.
+ 第一/二代人工神經元模型
13.
+ 激活函數 (activation function)
14.
+ 感知機 (perceptron) 模型
15.
+ 多層感知機 (multi-layer perceptron)
16.
+ 卷積神經網路 (convolutional neural networks)
17.
+ 卷積神經網路 ConvNet / DeconvNet
18.
+ 卷積神經網路 Convolutional layer Depth
(D): filter (或稱 kernel) 組數 Stride (S): 每一次 kernel 移動的間隔 Zero padding (P): 每一輸入邊緣填 0 的 寬度 若以 W 表示輸入寬度大小,F 表示 filter 寬度大小, 卷積運算後 feature map 的寬度大小公式為: D 個 [(W - F + 2P) / S] + 1
19.
+ 卷積神經網路 Convolutional layer
20.
+ 卷積神經網路 Pooling layer
21.
+ 卷積神經網路 Local receptive
field, Sparse connectivity
22.
+ 卷積神經網路 Weight sharing 此處
w1 = w4 = w7, w2 = w5 = w8, w3 = w6 = w9 具有 translational invariance 的特性
23.
+ Deformable Convolutional Networks
24.
+ Deep residual networks
(ResNet) Highway networks: y = H(x,WH)⋅T(x,WT)+x⋅C(x,WC), C(⋅)=1−T(⋅) Residual networks: T(⋅)=C(⋅)=1, y = H(x,WH)+x (同上圖 F(x)+x)
25.
+ ResNet in recurrent
form
26.
+ Loopy neural networks
27.
+ DenseNet
28.
+ Feedback networks
29.
+ Sparsity: Sparse Coding
(稀疏編碼) / Sparse Representation / Dropout
30.
+ 第三代人工神經元模型 Spiking Neural Networks
(脈衝神經網 路) SDTP (spike-timing-dependent plasticity)
31.
+ 人工智慧大未來 Q & A
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