摘要

本文由Michael Pichat撰写，探讨了人工神经网络的认知过程和内容的本质，即人工智能如何“思考”以及其知识的存在形式。文章深入分析了神经网络的基本认知构建块，以及这些构建块如何通过数学处理在神经层中进行认知活动。此外，文章还讨论了连续神经层的认知功能，强调了神经网络通过一系列概念抽象步骤，逐步实现对信息的优化分析。

原理

论文的核心在于揭示神经网络的认知活动是如何通过数学操作实现的。每个神经层的输入向量空间具有特定的维度特征，这些特征可以是语言、视觉、听觉等多种形式。在神经层中，每个形式神经元的聚合函数对输入令牌的嵌入进行特定的数学处理。这种处理是通过权重向量进行的，权重向量中的每个权重Wi,j作用于输入向量空间的某个分类维度j，决定了神经元对这一维度的注意力聚焦强度。通过这种数学操作，神经网络能够将输入令牌的嵌入投影到越来越抽象的向量空间中，实现认知活动的逐步抽象和细化。

流程

论文详细描述了神经网络的工作流程，从输入层到输出层的每一层都通过矩阵乘法进行权重处理。每个神经层的输入向量空间通过权重矩阵进行调整，形成新的输出向量空间。这个过程涉及到权重的乘法和加法操作，最终形成新的抽象维度。例如，在图1和图2中，展示了神经权重在输入和输出层的矩阵乘法过程，说明了如何通过这些数学操作实现认知活动的抽象和细化。

应用

本文的研究不仅限于理论探讨，还具有广泛的应用前景。通过对神经网络认知过程的深入理解，可以优化现有的机器学习模型，提高其解释性和效率。此外，这种理解还有助于开发更高级的人工智能系统，特别是在神经-符号混合技术领域，可以实现人工神经知识与人类符号知识的直接协调，推动人工智能技术的进一步发展。