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第17章 我是谁（第3页）

年，日本广播协会广播科学研究实验室的研究员福岛邦彦在《生物控制论》期刊上发表了一篇论文，题目是《神经认知机：一种不受位置偏移影响的模式识别自组织神经网络模型》。简单来说，福岛邦彦设计了一种能够识别图像的机器，当时计算机能力有限，只能识别手写数字和字母。计算机由主板、cpu、内存等硬件组合而成，它是如何识别图像的呢？这涉及到图像的本质。一张照片放大后是由一个个微小的像素组成，不同灰度的像素排列组合形成了图像，眼睛看到世间万物的原理也是如此。光反射进眼睛被视网膜中的光敏细胞捕捉，光敏细胞将光信号转换为电信号，通过视神经传递到大脑的视觉皮层，进而重构出看到的图像。福岛邦彦所做的就是用计算机模拟这一过程。

下面介绍一下神经网络的工作原理。以识别阿拉伯数字“3”为例，先扫描手写数字得到

28x28

像素的图像，将每个像素点对应一个神经元，共

784

个神经元，用

到

1

之间的数字标记，0

代表最黑，1

代表白色，中间灰度用不同数值表示。这

784

个神经元构成输入层，相当于人眼的光敏细胞。最后一层是输出层，假设有十个神经元对应

到

9

这十个数字。中间的层是隐藏层，通常不止两层，隐藏层越多神经网络越复杂，大脑也是如此。手写数字存在一定模式，比如数字

9

可看成一个圈加一个数，数字

8

是在一个圈下再加一个圈，数字

4

可看成竖竖横三个部分。以

9

为例，当它出现时会点亮下一层认为接近圈和数的神经元，大概有

8

到

10

个神经元被点亮，然后进入倒数第二层确认代表圈和数的神经元，最终在输出层得出结果。但实际上，仅从输入层计算复杂的非线性问题难度很大，于是计算机专家想到了人脑的经验机制。比如“杯弓蛇影”，弓的倒影和蛇相似，经验会影响判断，输出端也会反过来影响大脑对事物的认知。在图像识别中，当机器识别手写数字

2

时，可能会认为

3

和

6

的可能性最高而给出错误结果，这时可通过人工在输出层给出新权重，将

2

打成最高分，其他数字为

0，反向输入后机器就能学会识别类似的手写

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