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第596章 三层神经网络一个故事解释（第2页）

0.5

?

速度的权重是

0.2

2.

然后进行计算：

3.

最后，他们使用一个神秘的“决策咒语”（激活函数，比如re露或sigid）来决定艾琳的评分。假设这里采用sigid函数：

这个数值越接近

1，说明艾琳的潜力越大。

这道门的计算过程类似于神经网络的隐藏层：它并不会直接得出结论，而是对输入数据进行权重计算和非线性变换，以挖掘出更深层次的信息。

第三道门：输出层（最终决策）

艾琳来到了最后一道门。这里的守门人只关心一个问题：“艾琳是否足够聪慧，值得获得智慧之石？”

这位守门人只会接收前面计算出来的结果（0.9986），并根据一个最终判定标准来决定是否放行：

?

如果得分

≥

0.7，放行。

?

如果得分

＜

0.7，拒绝。

由于艾琳的得分是

0.9986，远超

0.7，所以守门人微微一笑，为她打开了城堡的最后一道门。

艾琳顺利进入城堡，获得了智慧之石。

比喻：三层神经网络

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