Lecture 1.2 — What are neural networks — [ Deep Learning | Geoffrey Hinton | UofT ]

Artificial Intelligence - All in One

24 Sept 201708:30

Summary

TLDR本视频深入探讨了真实神经元的工作原理，这些神经元启发了人工神经网络的设计。视频中首先强调了研究神经元网络的三个主要原因：理解大脑工作方式、启发新型并行计算方式以及解决实际问题。接着，视频详细描述了单个神经元的结构，包括细胞体、轴突和树突，以及神经元之间通过突触进行通信的过程。突触通过释放神经递质来改变后神经元的去极化状态，从而实现信号传递。此外，视频还讨论了突触如何通过改变神经递质的数量或受体分子的敏感性来适应和学习。最后，视频指出大脑皮层的模块化特性，以及大脑的灵活性和通用学习算法，这些特性使得大脑能够通过经验学习新的功能。

Takeaways

🧠 真实神经元启发了人工神经网络的设计，它们在大脑中的网络结构是并行计算的基础。
🧪 通过计算机模拟帮助理解大脑，因为大脑复杂且不易直接实验。
💡 研究神经元网络的计算方式有助于开发更好的并行计算机，尤其是在视觉等大脑擅长的领域。
🚫 人工神经网络与大脑的实际工作方式可能不同，但它们解决实际问题的能力依然非常有用。
🌐 一个典型的皮层神经元由细胞体、轴突和树突构成，通过突触与其他神经元通信。
⚡️ 神经元通过在轴突上传递电位尖峰来发送消息，这些尖峰能够触发突触释放神经递质。
🔄 突触的适应性是学习过程的关键，通过改变突触的效能来实现。
🔬 突触的结构包含小囊泡，它们包含传递信号的化学物质，影响后续神经元的激活状态。
📉 突触的响应速度虽然慢，但它们小而节能，并且能够适应，这是它们的主要优势。
🧬 大脑皮层是模块化的，不同的区域负责不同的功能，这种分工是通过经验形成的。
🔄 大脑具有通用学习算法，能够灵活适应不同的任务，类似于FPGA（现场可编程门阵列）。
🧬 如果早期大脑受损，功能可以转移到其他部位，表明大脑具有可塑性，可以根据经验重新分配功能。

Q & A

为什么我们需要通过计算机模拟来理解大脑的工作方式？
-大脑非常复杂且体积庞大，直接实验操作存在困难，因为大脑在被操作时可能会受损甚至死亡。计算机模拟可以帮助我们理解大脑的功能和结构，尤其是在进行实证研究时。
为什么研究大脑的并行计算对我们设计更好的并行计算机有帮助？
-大脑通过大量相对较慢的神经元构成的并行网络进行计算，这种计算方式与常规串行处理器截然不同。理解这种并行计算模式有助于我们设计出更适合进行视觉等大脑擅长任务的并行计算机。
神经网络的灵感来源于哪里，它们在解决实际问题中有什么作用？
-神经网络的灵感来源于大脑的工作机制。这些受大脑启发的新型学习算法在解决实际问题时非常有用，即使它们并非大脑实际工作的方式。
典型的大脑皮层神经元的物理结构包括哪些部分？
-典型的大脑皮层神经元的物理结构包括细胞体、轴突（用于向其他神经元发送信息）和树突（用于接收来自其他神经元的信息）。
突触是如何工作的，它在神经元之间传递信息中扮演什么角色？
-突触是神经元之间传递信息的结构。当一个神经元的轴突与另一个神经元的树突接触时，形成突触。轴突上的电位变化（称为动作电位或“spike”）会在突触处引起电荷注入，从而传递信号。
突触中的神经递质是如何影响神经元的？
-突触中的神经递质通过在突触前神经元的动作电位到达时释放，然后扩散穿过突触间隙，与突触后神经元的受体分子结合。这种结合改变了受体分子的形状，从而在细胞膜上形成通道，允许特定离子流入或流出，改变突触后神经元的去极化状态。
突触如何适应并进行学习？
-突触通过改变其效能来适应和学习。这可以通过改变每次动作电位到达时释放的囊泡数量，或者通过改变对释放的神经递质敏感的受体分子数量来实现。
大脑皮层的神经元数量大约有多少，每个神经元平均有多少个突触连接？
-大脑皮层大约有10^11个神经元，每个神经元平均有10^4个突触连接，因此总共大约有10^15到10^14个突触权重。
大脑皮层是如何实现模块化的，模块化对学习有什么好处？
-大脑皮层通过不同的部分执行不同的功能来实现模块化。这种模块化使得大脑能够更有效率地处理信息，并且具有更好的适应性，因为如果早期大脑受到损伤，功能可以重新定位到大脑的其他部分。
大脑皮层的灵活性如何体现在其学习和功能定位上？
-大脑皮层的灵活性体现在它可以通过经验将通用的计算硬件转变为特定任务的专用硬件。例如，对小猫进行的实验表明，如果听觉皮层的输入被视觉输入取代，那么原本处理声音的听觉皮层可以学会处理视觉输入。
大脑的并行计算与FPGA（现场可编程门阵列）有何相似之处？
-大脑的并行计算与FPGA相似，因为它们都构建了标准的并行硬件，然后通过输入信息来指定特定的并行计算任务。这种结构允许快速的并行计算，并且具有在学习新功能时的灵活性。
为什么传统的计算机需要非常快的中央处理器？
-传统的计算机需要非常快的中央处理器来访问存储在程序中的线条，并执行长时间的顺序计算。这是因为它们通过存储的顺序程序来获得灵活性，这要求快速的中央处理器来访问程序中的线条并执行计算。