这一概念就是著名的“时间编码”（temporal coding），其基本思路是，神经元被激活时所需的精确时间非常重要，精确的时间决定了在成千上万的神经元中，哪些属于同一群组。

　　所以，在一些神经元共同被激活，以帮助大脑在一堆的物体中辨别出某一个物体时，比如从一大堆办公玩具中挑出红围巾，另一些神经元会向大脑解释说其余所有的东西都只是背景的一部分而已。

　　"我们的计算机算法采用了时间编码。对于神经网络中的每一层，我们都有多个复制版本。整个神经网络会被复制4次，这意味着，系统会对每一个复制的神经网络层进行学习，学到它们所代表的物体，然后把这些学到的知识结合起来，与最初的图像进行匹配对比“，Rasmus 说。Rasmus 此前曾在英伟达的软件工程部门工作，现在正在Aalto 大学攻读深度学习博士学位。

　　他还说：“神经网络被分为四个不同的小组，来学习图像知识。这就是无监督学习——对于系统来说，我们没有任何的标签数据。当我们向系统展示图像时，他会根据图像的组成部分，把图像分解。”（比如根据图像中的物体）

　　一旦神经网络能把图像分解为独立的组成部分，分类和定义就容易得多，因为它们互相之间没有重叠，也不会相互影响。

　　感知分组（Perceptual Grouping）可能会变革深度学习

　　研究者首先让神经网络中无监督的情况下，学习对图像中的物体进行分类，随后，他们把标签数据（监督学习）输入到网络中，以看看系统学到了什么。最终，他们发现 Curious 的 AI 标注系统（Tagger）能够获得 75.1% 的准确率。

　　“这是一项具有革命意义的研究，因为它把无监督学习的实现又向前推了一步，让机器了解某一物体的概念。未来的研究可以使用这项成果，帮助神经网络对物体与周围环境的关系进行更高水平的推理。”Rasmus 说。

　　“现有的系统中，计算机是以一种基于统计的世界观在运行。但是，如果想让它们获得我们所生活的世界的一些东西，让它们以人类的方式理解世界就是一个关键。因为人类的视觉能力是与生俱来的，所以人们常常会忽略计算机的视觉系统有多糟糕。”

　　（责编：XJ）

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