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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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数据分析师:从事数据分析都需要学习什么?

如今,数据分析师是一个很热门的职业,薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展,纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的? 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 📷 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种,技术型,虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 📷 业务统计分析人员:理解企业数据,发现业务问题,开发预测模型,帮助企业更好地进行信息决策; 数据挖掘人员:知识发掘积累,需要熟悉各种数据挖掘算

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