hbm元件传感器PW29PC3/100Kg

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神经元的每个传入权重以遵循梯度。这种方法噪音更小。

对于MNIST（机器学习和计算机视觉领域中常用的数据集之一，一般被用作机器学习和深度学习算法的基准数据集）这样的简单任务，这样的算法已经足够好。但它的效果仍然不足以好到可以扩展到大型神经网络。

要使其扩展，我们可以采取两种方法。不是试图找到适用于大型神经网络的学习算法，而是尝试找到适用于小型神经网络的目标函数。这里的思路是：如果我们想要训练一个大型神经网络，要做的是使许多小的目标函数来应用于网络的各个小部分。因此，每个小组神经元都有自己的局部目标函数。现在，可以用这种活动扰动算法来训练一个小型的多层神经网络。它的学习方式与反向传播大致相同，但噪声较大。然后通过使用许多小型局部神经元组，将其扩展到更大的网络规模。

这引出了一个问题，即这些目标函数从哪里来？一种可能性是在局部区域进行无监督学习，即在图像的每个层级上都有局部区域的表示，并使每个局部区域在特定图像上产生局部神经网络的输出。然后尝试使该局部神经网络的输出与所有其他局部区域产生的平均表示一致，试图从局部区域提取的内容与同一图像中所有其他局部区域提取的内容达成一致。同时，还要试图与同一层级上其他图像中提取的内容产生不一致。

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