周末大家都出去玩，而我居然被人工智能深深吸引，其實AI還處于非常初級的發展階段，今天看的是人工智能如何有效地運用于自然語言處理，1962年，Hubel和Wiesel通過貓視皮層細胞的研究提出了感受野的概念。 1984年，日本學者福島基于感受野概念提出的神經認知機器（neocognitron）可以看作是卷積神經網絡的第一個實現網絡也是第一個將接受場概念應用于人工神經領域網絡。神經認知機器將視覺圖案劃分為多個子圖案（特征），然后進入用于處理的分層等級鏈接特征平面。它試圖對視覺系統進行建模，使其即使物體被移位也可能會扭曲或稍微變形。同時，它可以完成識別。

如何把人工智能運用到 偽原創技術上？通常，神經認知機器包含兩種類型的神經元，即攜帶特征提取的S元素和抵抗變形的C元素。 S元素包含兩個重要參數，即感受野和閾值參數。前者確定輸入連接的數量，后者控制對特征子模式的響應。許多學者一直致力于提高神經認知機器的性能：在傳統的神經認知機器中，C-變形引起的視覺模糊通常分布在每個S元件的光敏區域中。如果由光感應區域的邊緣產生的模糊效果大于中心的模糊效果，則S元件將接受由這種非正常模糊造成的較大變形容差。我們希望獲得的是，接受場邊緣處的訓練模式和變形刺激模式之間的差異以及在中心處產生的效果變得越來越大。為了有效地形成這種非正常的模糊性，福島提出了一種改進的具有雙C元件層的神經認知機器。

Van Ooyen和Niehuis引入了一個新參數來提高神經認知機器的識別能力。事實上，這個參數作為抑制信號抑制神經元對重復激勵特性的激勵。大多數神經網絡記住權重中的訓練信息。根據Hebb學習規則，特征被訓練的次數越多，在后面的識別過程中檢測它越容易。一些學者還將進化計算理論與神經認知機器相結合，削弱了對重復刺激特征進行訓練和學習的能力，并使網絡關注這些不同的特征來提高識別能力。所有這些都是神經認知機器的發展過程，而卷積神經網絡可以看作是神經認知機器的一種普遍形式。神經認知機器是卷積神經網絡的特例。

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NLP偽原創技術早期并不是很受歡迎
基于主動學習的偽原創句法識別研究
小發貓-人工智能的偽原創工具
小發貓與普通偽原創工具的區別

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能如何有效地运用于自然语言处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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