探索神经网络：从研究成果到未来方向

### 探索神经网络：从研究成果到未来方向 #### 1. 研究问题概述 在神经网络的研究中，有几个关键问题值得深入探讨： 1. 如何定性和定量地描述神经网络学习表示的结构和组织？ 2. 如何确定神经网络学习表示的结构和组织与其涌现行为之间的关系？ 3. 如何利用对结构化和有组织的学习表示的研究，促进工业、数据驱动的现实世界过程的透明度？ #### 2. 研究方法及成果 ##### 2.1 网络消融研究 网络消融是研究神经网络的一种重要方法。单个神经元的消融不仅移除了该神经元本身，还会改变网络中的信息流，因为后续的几个神经元会接收到改变后的输入。假设移除早期网络层中的一个神经元，会影响所有后续神经元，它们接收到的输入会发生改变，进而导致输出改变，这种影响会在网络的所有层中重复，并且在更深的层中可能会加剧。 在研究神经网络学习表示的结构和组织方面，局部目标网络消融（即对网络中特定位置的神经元进行消融，如单个层）是确定这些层对网络学习任务重要性的合适方法。例如，研究发现网络层之间对于学习任务的重要性存在很大差异，不同类别的表示分布在不同的网络层中。但目前尚不清楚在构建学习表示的层分布结构时，哪种效应（普遍分布还是特定类别分布）占主导地位，且该结果尚未在不同学习任务和其他网络架构中进行研究，仅适用于所研究的VGG - 19网络。 另外，研究还发现，所研究的actor网络的两个不同层受网络消融的影响不同。第一层对网络消融更具鲁棒性，这表明与第二层相比，学习表示在第一层中存储得更冗余。但同样，该结果也未在不同学习任务和其他网络架构中进行研究。 ##### 2.2 嵌入方法研究 除了网络消融，PCA和UMAP等嵌入方法也为定义网络学习表示的结构提供了合适的途径。这些嵌入方法定义了单个神经元之间或不同状态下层或网络激活之间的相似性，从而可以对单个组件（如单个神经元或网络激活状态）进行结构化，并将任意度量与该结构相关联，例如单个组件对特定类别的正确分类的重要性。 通过UMAP嵌入网络各层中单个神经元的激活来研究学习表示沿网络层的演变，发现学习表示在更深的层中变得更加明显，因为层激活对于各个类别变得更加不同。网络消融用于验证这种区分的相关性，结果表明，由于消融，学习表示相对于各个类别的可分离性的明显程度会降低。因此，网络消融与网络层激活嵌入相结合，为了解各个层在学习任务中的相互作用提供了有价值的见解。 此外，研究还发现网络的学习表示与预测各个类别的难度有关。网络中最重要神经元的数量在不同类别之间差异很大，这表明学习表示是根据网络表示各个类别所需特征的能力来组织的。但目前尚不清楚为特定类别确定的最重要神经元的数量是否反映了网络的使用容量，因为用于确定神经元对网络学习任务重要性的三个指标在所有三个数据集上并不一致。 #### 3. 学习表示与行为的关系 研究表明，神经网络学习表示的结构和组织与其涌现行为相关。具体来说，单个神经元的活动以及共同激活的神经元在功能组中协同工作的有组织活动与训练代理的采取的行动及其涌现行为相关。这一普遍现象在许多不同的深度强化学习（DRL）代理中得到了一致观察，这些代理被训练执行各种运动控制任务，因此在网络架构和环境中具有普遍性。 在第四项研究中，actor网络第一层中神经元活动的特定组织与代理在所选学习环境中获得高奖励的能力相关。通过计算单个神经元的激活与代理选择的动作之间的相关系数来建立这种模式。当这种模式因网络消融而改变和扭曲时，其相关性得到了体现，即网络消融导致模式改变越大，对代理获得高情节奖励的能力影响就越强。但该结果强烈依赖于通过计算神经元激活与代理执行的动作之间的相关系数来定义模式，目前尚不清楚所选方法是否最适合研究目标，以及结果在多大程度上特定于该方法。 第五项研究则解决了结果普遍性不足的问题，研究了不同网络架构和不同学习环境中网络有组织活动与代理涌现行为之间的关系。该研究基于代理的观察空间定义行为，并证明了在各个学习环境的观察空间中出现了行为锚点。这