該理論稱能真正表示人類神經元的工作原理
大概是說神經中傳遞的是電訊號，那麼就可以使用傅利葉變換和訊號處理技術對其進行表示
電子資訊專業的同學，上學的時候都學過訊號與系統，其中有一句話就是任何連續週期訊號都可以表示為一組適當加權的正弦函
而關鍵點在於訊號提取的時候只要將想要提取的訊號函式與整個加權表示式乘積
而想要的訊號表示式只要對輸出的結果進行傅利葉變換即可知道包含哪些內容頻率的正弦函式
最主要的是對於資訊時代的今天訊號的處理已經成熟，如果ai能踏上這個巨人的肩膀將會將世界顛覆
或許大家還不是很明白為什麼這麼說
簡單的說 你的頻寬就是 你的 神經網路的計算速度
這個說罷乙個現在的神經網路有引數也不過就幾十兆
而為們的頻寬就4g就遠遠超過
好可能還是要看一下是怎麼搭建這樣的神經網路才可以
假設你的輸入資料擬合的訊號表示式為data_input
而你的輸出資料集為data_output
接下來將data_output 進行傅利葉變換 得出 相應的頻率的函式
就能通過乘積分別提取出來 不同訊號 就是輸出
還可以簡單的直接反向擬合data_input表示式
直接對輸出的資料集進行變換得到n個訊號
進行加權合成表示式data_input
使用輸入資料集進行擬合
這樣就不會像現在的神經網路自己幾個節點都是不確定的
後期加個
先計算要是使用現在的通訊晶元進行擬合
的速度按照你的網絡卡速度是100mb/s
計算比如昨天為訓練的160mb的資料花費12小時才訓練200次
也就是說200*160=32000mb/12小時
而使用此概念基本只用320s
計算乙個資料只要 320/50000/200=3.2*10e-5s
只有10微妙
這遠遠超過人類
所以其實為們早就創造的超過人類智慧型的機器
只是我們還沒發現而以
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