人工智能基础：第三话 深度学习与数学模型

0特指出有纯黑，1特指出有紫色——这些仅我们称做“转录个仅（Activation）。转录个仅越好快（越好趋向于1），突触越好亮（越好趋向于紫色），这784个突触就分成了计算机的第一层——回传层。

现在我们跳起到互联网的就此一层——驱动层。这一层的突触分别代表人0-9这十个十六进制，它们的转录个仅也都处在0-1相互间，这些个仅特指出有系统对特指出回传的影像完全一致以着哪个十六进制的某种程度。

计算机中的面间还有几层——隐匿层，我们暂且把它视为一个大服贸，中的面顺利完成着执行、辨别十六进制的确切工作。

我们假设这个计算机仅有两层隐匿层，每层有16个突触，是一个被基础训练好的，可以辨别十六进制的计算机。所以仿真中的面的计算机共有四层：第一层为回传层，第二、三层为隐匿层，第四层也是就此一层为驱动层。

电脑程式中的面的突触模仿的是生命体突触的互联网和工作必要：某些突触的驱使促使另一些突触被驱使，一个突触送远超来自其他突触的瞬时，并将瞬时引导到下一个突触。计算机迭代的难得来进行是：在回传层的784个突触中的面回传784个代表人影像中的面各纹理纹理的仅个仅，那么这第一层的转录个仅几何左图形，就会让第二层的转录个仅产生某些特别的几何左图形，而第二层转录个仅的特别几何左图形，又就会让第三层产生特别的几何左图形，第三层转录个仅的特别几何左图形，就会在就此一层的驱动层得不到某种结果。驱动层中的面最亮的那个突触就代表人了计算机的“选项”和“确实”。

那么上一层的转录个仅又是如何让下一层的转录个仅得不到特别几何左图形或者得不到适当以结果的？这种球状构件是如何独自做到智能的选项和确实的？这是思考计算机营运必要的关键性。

计算机的营运必要

我们设法将计算机的营运独自做这样的分解成：

1）当我们在辨别十六进制的时候，我们似乎是在一组十六进制的各个零件：9就是下边一个圈加上后面一个嵌；8就是下边一个圈加上下边一个圈，4是三条较长交叉一组痛快。

2）在难得的完全，倒仅第二层的各个突触应以能分别完全一致以上一个手写体零件。这样当我们回传“9”这个上头外圈、上头交叉的十六进制时，倒仅第二层中的面完全一致以这两个手写体零件的突触中的面的转录个仅应以该接近1，应以该被适当以蜡烛。

3）辨别十六进制各个零件的侦查又可以全面拆分为愈来愈细节的缺陷。这些十六进制零件可以拆分为愈来愈小的边（edge），比如“9”和“8”等十六进制中的面的外圈可以全面分解成几个较长边的一组，“9”、“1”等十六进制中的面的交叉也可以全面分解成为几条较长边的一组。

4）所以难得的完全，计算机第二层中的面的各个突触可以完全一致以上这些形形、不尽相同的较长边。当我们回传“9”，第二层完全一致以“9”所都有的所有较长边的突触中的面的转录个仅就就会接近1，都就会被适当以蜡烛，接着第二层去蜡烛第三层完全一致以“9”所上头的圈和交叉的突触，就此第三层去蜡烛驱动层完全一致以十六进制“9”的突触。

“依次蜡烛适当以突触，依次引导反馈”——这是对计算机的基本上运行必要的一个简既有的、视觉既有的描述，计算机的运行必要实质上还要有用得多，限于到各个突触相互间的加权通往、转录formula_的应以用以及IPv相互间的反馈引导。我们设法必要一些反馈（每一个反馈点都实在太后下交叉学科课，我们就会设法在以前的每天晚上中的顺利完成一并解读），使得对计算机的基本上运行必要有一个愈来愈详细的解释：

突触精心设计了生命体突触的动态，每个突触送达来自之前一层突触的回传；

突触送出的每个回传都有一个举例来说，这些举例来说决定了各个回传瞬时的益处，突触将所有回传瞬时的加权和计算出有来，这个总和可能还就会加上一个连续性项；

加权和通过一个转录formula_顺利完成执行。这个formula_可以是非线性的，如Sigmoid；

经过转录formula_执行的驱动就会被引导到下一层突触，在多层计算机中的面，这个更进一步就会在每一层段落顺利完成，直到远超驱动层；

计算机多半都有多个多层次，包括回传层、隐匿层和驱动层，每一层都有多个突触，它们可以以完全相同的方式为通往。

这就是球状构件顺利完成智能选项和确实的运行必要。如果计算机可以辨别出有“9”的边沿和几何左图形，那么全面的，它也能很好地套用到其他影像的辨别侦查进去。现实一下，计算机将如何“庖丁解牛”并收尾所列的左截图辨别侦查

稍稍小结：基本上上计算机迭代简便执行自然语言反馈，深达研读迭代擅较长执行非自然语言反馈，深达研读的质子心是使用计算机迭代。计算机精心设计全人类的大脑构件，精心设计生命体突触的动态，将影像、笑声和重构等反馈一层层地抽丝剥茧，转既有成为直观的十六进制，装入突触。每个突触送达来自之前一层突触的回传，每个回传都有一个举例来说，突触将所有回传瞬时的加权和计算出有来，先通过一个转录formula_顺利完成执行，经过转录formula_执行的驱动被引导到下一层突触，在球状构件的计算机中的面，这个更进一步就会在每一层段落顺利完成，直到远超驱动层。

念空科技，2018年5同月计算机意图实盘后下始营运，配备很高性能GPU集群的服务器，使团队算力得不到充分维护。到目之前为止，念空深达研读都是以的计算机迭代不太可能全面替代基本上上统计股票市场意图，应以用于全部股票中的面性意图电子产品中的面。念空的占有优势在于计算机科技领域较较早的深入研究，使深达研读很高频阿尔法选股意图提供了愈来愈有利于愈来愈很高的差额收益。念空始终积极参与套用科学知识的反馈统计分析原理为投资人提供很极好的意味著收益电子产品，并将独自谦逊而无疑地不遗余力于AI科技领域，并时刻深厚关心AI所可能上头来的一新风险和一新关键时刻。

今日传达“深达研读与计算机”的诗作，由有时也离谱的GPT和小编合作关系收尾：

“在反馈的深海深处，遗着专业知识的茉莉，

寻宝的海底世界，每一层都有守护，

第一层是浅海的门户，捕猎直白光影，

中的面层是重重玄机，将光影现出案发现场，

深层里头的面智慧蕴遗，案发现场现出实证，

多层次相互间，瞬时移动，

每一层都在聆听，

每一层都在研读。”

咱也好好研读。

。

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