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【話你知】「神經元」增至百層利信息流

2016-12-27
■團隊以反饋信號訓練電腦辨別人面特徵。 劉國權  攝■團隊以反饋信號訓練電腦辨別人面特徵。 劉國權 攝

什麼是深度學習(deep learning)?王曉剛解釋指,深度學習是以一套建構神經網絡的方法,來模擬人類大腦的運作,「人的大腦有很多神經元,當中有很多連結,通過這些連結可以傳遞訊號。」

他們建立的人工神經網絡,便可發揮此作用。研究團隊利用高效能圖形處理器,以海量的數據訓練電腦學習,分辨人面及識別物件。

人類大腦的視覺皮層有約6層神經組織,幫助眼睛識別物件。王曉剛指,1990年代電腦的人工神經元僅得3層至5層,隨茯鴔瑑o展,現已增至數百層至千層,「為何深(deep)就重要?因為當神經網絡的層數加深後,表達能力會有幾何增長」,從而獲得更高智能,最終超越了人類認人的水平。

研究團隊並致力建構更複雜的神經元模型。王曉剛說,以往「深度學習」只是一層層之間互相傳遞信號,現時已發展至可由上而下的層數之間傳遞信號,令信息流更為複雜。 記者 鄭伊莎

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