生物学是对生物的探究研究,其中,神经元的科学引人入胜。本文我们聚焦于一个激动人心的领域--神经元稀疏编码与稠密编码。
事实上，人类和动物的神经系统中神经元的数量非常多，这些神经元不同激活方式有不同饱和度，也就是信号量，产生的信号有密集和稀疏两种形式，稠密编码意味着每个神经元需要携带部分或全部信息，而稀疏编码则表明只有一小部分神经元负责传递信息。
那么，为什么有稀疏编码的存在呢？我们知道，在生物进化过程中，能量和时间都是宝贵的资源。稠密编码需要大量神经元参与，导致能耗和反应速度等不尽如人意，而通过稀疏编码，则能够达到节省资源和快速反应的目的。
优雅的数字计算机也发展出了一种稀疏编码，它能够非常容易地从许多输入中找到有用的模式。稀疏编码在计算机视觉的应用中表现突出。我们甚至可以在各种神经网络上构建没有监督学习的计算模型、基于稀疏的深度学习算法。
这种神经元编码方法在目前计算机视觉、机器学习等领域得到了广泛应用，并且取得了令人瞩目的成果。越来越多的研究证据表明，稀疏编码是神经系统最基本的信息编码策略之一。