什么？神经网络还能创造新知识？
发布时间：2019-07-03 00:32:36 所属栏目：建站 来源：Unspl" />
导读：副标题#e# 神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。 图片来
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通过输入所有可能的配置，可以识别与H1、H2和O操作符关联的布尔函数。
Keras在异或运算神经网络中的布尔函数 有趣的是，本以为Keras 神经网络与所建构的逻辑是一样的，但它却创建了另一种解决方案。使用OR，AND和(相对没人知道的)INH，而非操作符NAND, OR 和AND，即神经网络找到的公式。
这表明神经网络可以获得以前没有的知识!当然“新知识”是相对的，并且取决于知道的程度。也就是说，若一个人知道异或运算的所有表示形式，Keras 神经网络就不会有其他价值。 此外，对于更复杂的神经网络，将权值转换为显式算法或公式并不容易。但也许这种专业知识是未来人工智能专家必须具备的能力。
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