神经网络（反向传播）

假设我们有训练的神经网络....神经网络（反向传播）

我的问题是将相同的神经网络产生的数据回来，如果我们应用什么以前是输出在目前的输入？

我正在研究MNIST数据集，并想知道如果我们使用反向传播算法从输出端训练我们的网络（使用最终输出作为来自该端的输入）将会发生什么。

这可能是一个很普通，但我仍然需要一些帮助来自社会

我的想法说，它可以取回数据（或近似原始数据集）... 可以证明是合理的吗？

来源

2017-04-07 Aditya

'''2 + 3 = 5'''。 '''5 = 0 + 5; 1 + 4; 2 + 3'''。对于一些数学背景检查双射函数和鸽子的原理。对于一些阅读关于做不同但类似的东西寻找一些称为*深神经网络很容易被愚弄*的论文。 – sascha

@ sascha如果存在给定函数的逆函数会怎么样... – Aditya

检查NN架构的内部工作原理并决定自己。由于这些是多层次的，所以除了理论上的情况之外，双射性质都会丢失。 – sascha

据我所知。它不能。特别是因为activation functions（主要）是非线性的。

神经网络是一个黑盒子（见this answer）。其次，采取f(x) = x^2。如果你想从f(n)计算n，那么有两种可能的解决方案;对于神经网络来说也是一样的，可以有多种解决方案，所以不可能将它们全部逆转。但重点是：仅仅因为你知道函数的反函数，并不意味着你知道神经网络的逆。这是一个黑盒子！

然而，你可以想象一个神经元对特定输入的反应。例如，这是“方面”神经网络查找识别脸部：

Google Deepdream也放大它寻找识别某些对象的问题。一探究竟！

来源

2017-04-08 12:23:15

@托马斯W如果给定函数的逆使用存在... – Aditya

@ADITYA如果？没有。有两个原因，首先，神经网络是一个黑盒子（请参阅http://stats.stackexchange.com/a/93713/147931）。其次，采取'f（x）= x^2'。如果你想从f（n）计算n，那么有两种可能的解决方案;对于神经网络来说也是一样的，可以有多种解决方案，所以不可能将它们全部逆转。但重点是：仅仅因为你知道函数的反函数，并不意味着你知道神经网络的逆。这是一个黑盒子！ –

神经网络（反向传播）

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