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诺伊曼

解释大脑，从而解释人

带着问题去读书，如果刚好这本书能够为你提供思路的话，那就是绝顶好书。这也是为什么我看别人对麦肯锡方法评价不一的原因。这两天正在思考如何实现图灵机的问题，站在当时的时代，看看思想的火花，感触不可言

冯.诺伊曼这本书是1955年写的，读的时候有种很奇妙的感觉，好像在从计算机的原点看现代计算机。了解了为什么计算机要设计成现在的样子。这本书分成了上下两部分，第一部分讲计算机，第二部分讲人脑，刚刚看完第一部分，据说第二部分更精彩，开头就在讲神经元网络，我记得大数据的课上也学过。非常薄，而且浅显，举重若轻。

诺依曼最后一本著作。很薄的一本，质朴直白。早期翻译的原因，读起来像科幻小说。比如把Memory（存储器）直接译成“记忆”，把Organ（元件？）直接译成“器官”，感觉计算机不是个机器，更像一头怪兽呢（笑）。译者序各种高亮，恐怕也是时代所致。全书分两大部分，前一部分基本是计算机体系结构里最基础的模、数知识。后半部分的核心是探讨人类神经网络的信息处理方式和计算机之间的相似性，相当具有启发性，早在数十年前，诺依曼已经注意到许多精细的问题，还提出“神经传递类似数模混合”、“明暗渐进”类似模糊逻辑之类超前思想，并对统计信息论有深刻洞见——这个“新人”（姓名梗）了不起！

von Neumann的最后一部著作，由于是未完成的讲演稿，所以几乎不存在引经据典的倾向（作者自己在正文中也补充解释了这一点），而是比较直接平实地从记忆储存体、运算方式、运算能力及时间、运算误差等方面谈论并比较了计算机与人脑的异同。 　　全书最引起我兴趣的一个比较...  

现存的神经网络存在一个问题叫做梯度衰减(gradient decay?)。大致是说最后梯度很难对前面曾产生影响。 p.s.我才知道这个问题在今年已经被解决。挺奇怪的，听说这个问题主要在于不同层之间的剃度能量不稳定。所以PReLu中引入了MSRA filter。后来又出现了Batch Normalization，但...  

冯·诺伊曼的早逝实在是太让人难过了，这份命题极具意义的讲稿，也随着他的辞世未能完成……难以想象，如果他能多生活几十年，会产生多少惊世绝伦的想法，改变我们生活的世界…… 整本书分为三个部分：丛书编者和相关领域学者的导读、冯·诺伊曼讲稿的正文、关于他生平和毕生成...