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DeepMind新成果:通过删除神经元来理解深度学习

编者按:深度学习算法近年来取得了长足的进展,也给整个人工智能领域送上了风口。但深度学习系统中分类器和特征模块都是自学习的,神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题,人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络的工作原理,对于解释其决策方式,并建立更强大的系统至关重要。 近日,DeepMind 发布了其关于神经网络可解释性的最新研究成果,他们通过删除网络中的某些神经元组,从而判定其对于整个网络是否重要。核心发现有如下两点: 可解释的神经元(例如“猫神经元”)并不比难以解释的神经元更重要。 泛化性良好的网络对于

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深度 | DeepMind提出神经元删除法:通过理解每个神经元来理解深度学习

选自DeepMind 机器之心编译 近日,DeepMind 发表博客介绍其对神经网络可解释性的最新研究成果。受神经科学启发,他们通过删除神经元来探索其对网络性能的影响。研究发现,和过去的经验直觉相反,选择性神经元(如「猫神经元」)对于网络的泛化能力并不重要。而某些行为难以理解的非选择性神经元却是不可或缺的。此外,作者还对比了泛化好和记忆好的网络对删除操作的响应行为。 深度神经网络由很多独立的神经元组成,这些神经元以一种复杂而反直觉的方式结合,从而完成一系列的挑战性任务。这一复杂性保证了神经网络的效力,但也使

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)背景:Matplotlib

我们现在将深入研究Matplotlib包,以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库,旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思,最初是作为IPython的补丁,用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位,而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示,Matplotlib软件包诞生了,2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时,它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。

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