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神經(jīng)元的每個傳入權(quán)重以遵循梯度。這種方法噪音更小。

對于MNIST（機器學(xué)習(xí)和計算機視覺領(lǐng)域中常用的數(shù)據(jù)集之一，一般被用作機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集）這樣的簡單任務(wù)，這樣的算法已經(jīng)足夠好。但它的效果仍然不足以好到可以擴展到大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

要使其擴展，我們可以采取兩種方法。不是試圖找到適用于大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，而是嘗試找到適用于小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)。這里的思路是：如果我們想要訓(xùn)練一個大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要做的是使許多小的目標(biāo)函數(shù)來應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的各個小部分。因此，每個小組神經(jīng)元都有自己的局部目標(biāo)函數(shù)?，F(xiàn)在，可以用這種活動擾動算法來訓(xùn)練一個小型的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的學(xué)習(xí)方式與反向傳播大致相同，但噪聲較大。然后通過使用許多小型局部神經(jīng)元組，將其擴展到更大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。

這引出了一個問題，即這些目標(biāo)函數(shù)從哪里來？一種可能性是在局部區(qū)域進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，即在圖像的每個層級上都有局部區(qū)域的表示，并使每個局部區(qū)域在特定圖像上產(chǎn)生局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。然后嘗試使該局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與所有其他局部區(qū)域產(chǎn)生的平均表示一致，試圖從局部區(qū)域提取的內(nèi)容與同一圖像中所有其他局部區(qū)域提取的內(nèi)容達(dá)成一致。同時，還要試圖與同一層級上其他圖像中提取的內(nèi)容產(chǎn)生不一致。

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