模式識別 – 讀書筆記 2

1、特徵是決定相似性與分類的關鍵。當分類的目的決定之後，如何找到適合的特徵就成為認知與識別的核心問題。

Notes：

現在的做法是針對特定的領域提取特徵？比如之前大作業裡面車輛軌跡的檢測中，提取速度、方向、拐彎度數等參量作為特徵向量的分量，可以方便後續的分析。那麼有沒有一種通用的特徵提取方法呢？我們的人腦又是怎樣做的呢？在學習新東西之前，大腦是不可能提前知道這個東西的特徵有哪些？那我們是如何學習的呢？

 

2、分析動物對感覺資訊處理的過程可以知道，在動物和人的腦中存在著對特定特徵起反應的神經元，而且形成由簡單到複雜逐層提取特徵的結構。

Notes：這個意思是不是在感受器的最初層，收集的是簡單的但是數量龐大且冗餘度高的資料，然後逐層抽象？但是我們人體是如何將這些資訊歸一化的呢？從視網膜 上接受的刺激和皮膚接受的刺激是否在經過感受器的轉換後，會統一成一樣的“格式”，那麼，如果我們能類比出眼睛視網膜感光後轉換成特定神經刺激的“格式”，那麼我們是不是就可以用相機代替眼睛為失明患者重拾光明呢？

 

3、考慮目測一把椅子的重量，想要從視網膜上椅子的映像直接計算其重量是極為困難的，但是我們可以把這個困難問題分解為若干層次的更簡單的問題。例如，重量可以由比重和體積算出，比重可以由其材質決定，材質可以從紋理、顏色等得知；體積可由形狀算出，三維形狀可由2D 圖形推測，2D 圖形可由邊緣算出，邊緣又可以從更為低層的特徵——局部方向得到。

為了通過學習獲得新特徵，我們需要充分的低層次特徵。如果低層次特徵足夠豐富，通過選擇和簡單的運算就可以得到高一層的新特徵，那麼新特徵的產生就不困難了。

Notes：由第一段可知，一個複雜任務的完成，是通過將其拆解成若干更簡單的任務來完成的，分而治之。如果人腦真的是按照這種方式在工作，那麼它是怎麼知道要“分而治之”來解決問題的呢？第二段，既然是“新”特徵，那麼至少說明該特徵之前在大腦中是不存在的，由低層次的特徵推出高層次的已存在特徵容易理解，但是由已存在的低層次特徵，推演出未存在的新的特徵，感覺像是在終極switch case 語句處新增了一個分支，那麼我們人類的大腦將這個新的分支存在了哪裡呢？

以前一直覺得大腦是一個動態儲存和計算空間，儲存和計算都是由同樣的計算完成。換一種說法就是，我們的記憶是存在於計算之中的。也就是說，大腦的記憶不是像硬碟那樣，特定寫入在某個地方，而是神經元直接的連接造就了記憶這個“副產品”。

假想，一開始，神經元直接的連接是空的，然後從第一刻思考開始，神經元開始了探索，這樣的刺激是否出現過，由於之前處於全空的狀態，那麼必然沒有什麼分支可供選擇，這時候，神經元A就拉過來神經元B，與之連接，A啟用B的條件就是這個刺激的特徵（或許是電壓大小），這樣一來就產生了一個分支。等到第二次再出現這樣的刺激的時候，這個分支就會啟用。在人類的生活過程中會有各種各樣的神經連接產生，經常會被選擇的分支其權重會變大，這樣可以解釋“熟能生巧”這件事，而不常使用的連接會變弱，但是連接產生後，除非外傷破壞，否則應該會一直存在，不然也就不存在通過催眠找回記憶這件事了。

在人受到事故而影響大腦失去記憶後，如果重溫當初經曆過的事有事可以喚起患者的記憶。我覺得，就是通過重新體驗丟失的記憶，來修複神經元的連接。人會失去已經，或者產生記憶片段，是因為神經元直接的連接發生了斷裂，如果能恢複之間的連接，那麼就可以將片段重新拼接起來，人的記憶就恢複了。