神經網絡（反向傳播）

假設我們有訓練的神經網絡....神經網絡（反向傳播）

我的問題是將相同的神經網絡產生的數據回來，如果我們應用什麼以前是輸出在目前的輸入？

我正在研究MNIST數據集，並想知道如果我們使用反向傳播算法從輸出端訓練我們的網絡（使用最終輸出作爲來自該端的輸入）將會發生什麼。

這可能是一個很普通，但我仍然需要一些幫助來自社會

我的想法說，它可以取回數據（或近似原始數據集）... 可以證明是合理的嗎？

來源

2017-04-07 Aditya

'''2 + 3 = 5'''。 '''5 = 0 + 5; 1 + 4; 2 + 3'''。對於一些數學背景檢查雙射函數和鴿子的原理。對於一些閱讀關於做不同但類似的東西尋找一些稱爲*深神經網絡很容易被愚弄*的論文。 – sascha

@ sascha如果存在給定函數的逆函數會怎麼樣... – Aditya

檢查NN架構的內部工作原理並決定自己。由於這些是多層次的，所以除了理論上的情況之外，雙射性質都會丟失。 – sascha

據我所知。它不能。特別是因爲activation functions（主要）是非線性的。

神經網絡是一個黑盒子（見this answer）。其次，採取f(x) = x^2。如果你想從f(n)計算n，那麼有兩種可能的解決方案;對於神經網絡來說也是一樣的，可以有多種解決方案，所以不可能將它們全部逆轉。但重點是：僅僅因爲你知道函數的反函數，並不意味着你知道神經網絡的逆。這是一個黑盒子！

然而，你可以想象一個神經元對特定輸入的反應。例如，這是「方面」神經網絡查找識別臉部：

Google Deepdream也放大它尋找識別某些對象的問題。一探究竟！

來源

2017-04-08 12:23:15

@托馬斯W如果給定函數的逆使用存在... – Aditya

@ADITYA如果？沒有。有兩個原因，首先，神經網絡是一個黑盒子（請參閱http://stats.stackexchange.com/a/93713/147931）。其次，採取'f（x）= x^2'。如果你想從f（n）計算n，那麼有兩種可能的解決方案;對於神經網絡來說也是一樣的，可以有多種解決方案，所以不可能將它們全部逆轉。但重點是：僅僅因爲你知道函數的反函數，並不意味着你知道神經網絡的逆。這是一個黑盒子！ –

神經網絡（反向傳播）

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