發(fā)布時間：2021-07-19 19:46

　　深度學習之父杰弗里·辛頓構造了新算法模型—Caps Net,用膠囊（Capsule）來模擬大腦皮質(zhì)中的皮質(zhì)柱并用之來存儲概念性知識,并革命性地重新把分析還原方法引進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）中。本文認為辛頓在方法論上的革新體現(xiàn)在重歸模擬人腦之路和建構非完全性還原方法,反映了他關于"如何實現(xiàn)類人智能"的思考:"意識"產(chǎn)生于同時具備概念能力和非概念能力的神經(jīng)網(wǎng)絡。這或?qū)⒃贏I領域引發(fā)范式變革。 

【文章來源】：自然辯證法研究. 2019,35(01)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
一、AI在方法論上的變遷
    1. 還原主義時期
    2. 非還原主義時期
二、CapsNet模型及其特點
三、在方法論上的革新
    1. 重歸模擬人腦之路
    2. 非完全性還原方法
四、方法論革新背后的意義



本文編號：3291311