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1.1.3 神经科学的研究

《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中最基础的知识,并结合最常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。本节为大家介绍神经科学的研究。

作者:叶韵来源:机械工业出版社|2017-11-16 17:07

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1.1.3  神经科学的研究

让我们把时间再回退几个世纪。那个年代不要说人工智能,连人的智能是如何工作的人们都不甚清楚。虽然早在17世纪的时候笛卡尔(René Descartes)就提出了大脑是精神和意识的居所,而到了18世纪末的时候,因为研究手段的限制,人们对大脑运作细节的认识还处在依靠表象和经验的状态。当时德国的一位解剖学家弗朗兹·约瑟夫·加尔(Franz Joseph Gall)提出一种学说叫颅相学。简单来说就是颅骨的外形结构与大脑结构相关,所以通过观察头骨的外形特征就能判断一个人的性格。有没有觉得和中国的看相算命先生有些类似?这个理论在19世纪初风靡了欧美,尤其是得到了很多上流社会人士的认可。

颅相学虽然不是一个靠谱的学说,但是却对19世纪的脑科学产生了重大影响,由此开启了人们对大脑是如何影响心智的大量研究。到了1973年,意大利解剖学家卡米洛·高尔基(Camillo Golgi)发明了铬酸盐-硝酸银染色法,并第一次借助这个方法在显微镜下观察到了神经细胞的结构。1903年,西班牙科学家圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔(Santiago Ramóny Cajal)改良了高尔基染色法,首次观察到了神经细胞里更细微的结构,并于1904年发表著作确立了神经元学说。其中提出的神经活动的基本原则,成了后来启发人工神经网络理论的仿生基础。下面一起来看看图1-2中的神经元的结构示意图。

一个神经元中在细胞周围会有多个呈放射状、杂乱而粗短的突起结构,称为树突。每个神经元会有一个细长而均匀的突起结构,称为轴突。轴突的末端有许多分支,被称为轴突末梢。每个神经元从树突接收输入的信号,当某一时刻累计的信号超过某一个阈值时,通过轴突释放传出。轴突末梢连接其他神经元的树突,形成一个复杂的网络。


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