近日，國外一位開發(fā)小哥在推特上發(fā)布了一段小視頻，視頻中顯示他試圖通過神經(jīng)網(wǎng)絡使路上的行駛的汽車和路邊停著的車輛消失（當然并不是真的消失），只是他本人看不見了而已。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）或連接系統(tǒng)是受構(gòu)成動物大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡模糊啟發(fā)的計算系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡本身并不是一種算法，而是許多不同機器學習算法共同工作和處理復雜數(shù)據(jù)輸入的框架。這類系統(tǒng)“學習”通過考慮例子來執(zhí)行任務，通常不需要編寫任何特定于任務的規(guī)則。例如，在圖像識別中，他們可能通過分析手動標記為“車”或“沒有車”的示例圖像，并使用結(jié)果來識別其他圖像中的車，從而學會識別包含車的圖像。他們這樣做沒有任何事先了解車，例如，他們有輪胎，車燈和車門。相反，它們會自動從所處理的學習材料中產(chǎn)生識別特征。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，神經(jīng)元處理單元可表示不同的對象，例如特征、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網(wǎng)絡中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數(shù)據(jù)；輸出單元實現(xiàn)系統(tǒng)處理結(jié)果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統(tǒng)外部觀察的單元。神經(jīng)元間的連接權(quán)值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡處理單元的連接關(guān)系中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理 ，其本質(zhì)是通過網(wǎng)絡的變換和動力學行為得到一種并行分布式的信息處理功能，并在不同程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理功能。它是涉及神經(jīng)科學、思維科學、人工智能、計算機科學等多個領(lǐng)域的交叉學科。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是并行分布式系統(tǒng)，采用了與傳統(tǒng)人工智能和信息處理技術(shù)完全不同的機理，克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。

來源：新浪VR