理解神经网络是否有更好的姿势？

在某一些层面上我们已经有很好的了解，而且可能比其它的层面更为重要。作者：杨晓凡编辑：　PitaAI 科技评论按：DeepMind 研究科学家 Timothy P. Lillicrap，宾夕法尼亚大学教授 Konrad P. Kording 近期发表了一篇文章《What does it mean to understand a neural network?》（arxiv.org/abs/1907.06374）。正如文章标题提出的，「理解神经网络」到底意味着什么？我们当前的研究是否走入了误区以至于忽略了某些很有价值的东西？这是一篇视角独特的讨论，AI 科技评论把文章主要内容介绍如下。神经网络可解释性之路面临困境自从现代神经网络被证明能解决复杂问题并开始蓬勃发展以来，如何理解这些网络就一直是一个未解之谜。网络中少则数千、多则数万的连接和权重都分别如何影响网络的表现 ………………………………