48、直接（神经）和间接（基底）编码：神经网络的新视角

直接（神经）和间接（基底）编码：神经网络的新视角

在神经网络的研究中，直接（神经）编码和间接（基底）编码是两种重要的编码方式。本文将深入探讨间接（基底）编码的相关内容，包括神经基底的结构、优势、基因型表示以及相关的操作和应用。

神经基底的结构与特性

神经基底是一种超立方体结构，其每个维度的轴范围从 -1 到 1。在这个结构中嵌入了神经节点（neurodes），每个神经节点根据其在超立方体中的位置具有相应的坐标。神经节点之间的连接方式有前馈式、全连接式或随机连接式。

处理层、输入层和输出层的超层维度比整个基底低一维。感觉信号从最外部维度轴的负侧（二维情况下为 Y 轴，三维情况下为 Z 轴）的输入超层开始，经过处理超层，最终到达输出超层，输出超层中神经节点的输出被视为基底的输出。

以将相机图像输入基底编码的神经网络系统为例，假设图像分辨率为 10x10，我们可以创建一个三维基底，其输入超层为 10x10，隐藏处理超层为 3x3，输出超层为 1x5。每个超层都是二维平面，它们位于第三维度上，从而构成三维基底。

基底的密度指的是特定轴上的神经元数量。例如，二维基底的密度为 5 乘 3 时，该平面基底在 x 轴上均匀分布着 5 个神经元，共有 3 层这样的神经元，且这些层在 y 轴上也均匀分布。三维基底的密度分布可以是 3x3x3，即 Z 轴上有 3 个平面，每个平面由 3x3 的神经节点模式组成，信号从前向 -Z 方向向 +Z 方向传播，属于前馈式基底。当然，也可以有全连接基底，每个神经节点都与其他所有神经节点相连，而且基底不一定是对称的，可以有各种模式和神经元数量。

基底编码的优势

基底编码的优势主要体