知识神经元：定位存储特定事实的FFN节点 各位同学，今天我们来探讨一个令人着迷的话题：知识神经元。具体来说，我们将深入研究在大型神经网络，尤其是前馈网络（FFN）中，是否存在特定的神经元，它们能够存储和表达特定的事实性知识，比如“埃菲尔铁塔 – 巴黎”这样的关系。 1. 前馈网络和知识表征的挑战 首先，我们回顾一下前馈网络的基本结构。一个典型的FFN由输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成。信息通过每一层的神经元进行非线性变换，最终得到输出。传统观点认为，知识在整个网络中以分布式的方式存储，即知识的表达不是由单个神经元负责，而是由多个神经元的激活模式共同决定。 然而，这种分布式表征方式也带来了一些问题： 可解释性差： 很难理解网络内部到底学习到了什么知识，以及如何利用这些知识进行推理。 知识编辑困难： 如果需要修改或删除某个知识，很难找到需要调整的神经元，通常需要重新训练整个网络。 知识迁移困难： 将一个网络学习到的知识迁移到另一个网络，需要复杂的算法和大量的计算资源。 2. 知识神经元假设 针对上述问题，一个大胆的假设是：在大型神经网络中，可能存在一些特殊的神经元，它们主要 …