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冗余度压缩与模式识别——继续聊一聊关于信息的存储

冗余度压缩与模式识别——继续聊一聊关于信息的存储

作者: cynthia猫 | 来源:发表于2018-09-16 12:05 被阅读17次

    说明:本文原创首发于本人的公众号cyn_notes,简书为备份。

    我曾经在早先的一篇文章从任务处理与记忆方式,浅谈人与计算机的相似中,提到过人脑压缩处理记忆,主要来源于经验。正巧最近看到相关的理论,就再来聊一聊。

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    这是关于冗余度压缩和模式识别的理论,由英国皇家学会会员霍勒斯·巴洛(Horace Barlow)在1961年发表的两篇论文中提及。而巴洛先生本人,则是大名鼎鼎的达尔文爵士的外孙。对,就是那个提出自然选择学说的霍勒斯·达尔文(Horace Darwin).

    关于大脑是如何记忆和回想起一个个概念,在神经生物学理论中有这么一种假设:人脑中存在一个或一组神经细胞,当某些特定的概念如你的祖母头像出现时,这个或这组细胞就会激活。这被美国神经学家杰罗姆·莱特文在二十世纪六十年代命名为祖母细胞理论。可是,如果是这样的话,特定识别的神经细胞数量将是十分庞大的。试想一下,我们日常生活中会见到众多其他人的脸庞、物体、文字、花朵,并且每一个都能从众多的角度和距离见到。

    霍勒斯·巴洛提出了运用冗余度压缩的原理,来解释这个问题。

    信息论的创始人克劳德·香农(Claude Shannon)则提到,任何信息都存在冗余,冗余大小与信息中每个符合(数字、字母或单词)的出现概率或者说不确定性有关。比如,在英语里,紧随“q”这个字母的往往是“u”。“u”就可以被称为是冗余的。因此可以更加简洁地记录信息但不丢失信息。巴洛认为,在感觉传导路径的每个阶段中,都存在若干调整机制,以此来清除大量的冗余度。

    这里来谈谈自己的主观体验。现实生活中眼前看到的一切都是清晰的,而当我们从记忆中回想的时候,是不是觉得灰蒙蒙的,似乎蒙上了一层雾气?于是我就猜想,这或许是清除了冗余信息之后,再进行的存储所带来的“副作用”。

    在计算机领域里,我们谈到模式识别,主要是对已知数据样本的特征发现和提取。那么我想,这也是忽略了已知数据中除特征之外的大量“冗余”信息吧。

    以上,基于最近读到的理论和主观的感受,继续聊了这个话题。如有疏漏,欢迎留言指正。

    公众号原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNDU0MTU1Ng==&mid=306396997&idx=1&sn=54a94d4adfc977c7b3f2e5d41d215067&chksm=0c9dc25e3bea4b48d3174e745d3064e8781b9ecc3ccba40d7fa9bae7d904cf146cad86155468#rd

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