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第596章 三层神经网络一个故事解释(第3页)

=

三道智慧考验

这个故事其实就是三层神经网络的完整运作过程:

1.

输入层(第一道门):接收原始数据,比如人的基本特征(力量、智力、速度)。

2.

隐藏层(第二道门):赋予不同的权重,并进行数学计算,类似于隐藏层的神经元对信息进行提炼和转换。

3.

输出层(第三道门):最终决策,比如预测一个人是否适合进入智慧城堡(是否通过分类阈值)。

这个过程模拟了机器学习中的分类任务,比如:

?

判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件(0

1)。

?

预测一个病人是否会生病。

?

识别人脸是否属于某个人。

拓展:如果有更多层呢?

如果城堡的智慧试炼有更多层,那么就代表这个神经网络更深、更复杂,就像**深度学习(deep

learning)**一样,可以解决更加复杂的问题,比如图像识别、自然语言处理等。

这样一来,你可以把多层神经网络想象成:

?

一个更复杂的智慧试炼,需要多次计算和权重调整。

?

一个魔法学院的入学考试,需要经过多轮考核和评分,最终选出最适合的学员。

最终,三层神经网络(以及更深层的神经网络)就像一个不断优化的智能筛选系统,从最基础的信息开始,逐步提炼、加工,最终得出可靠的决策。

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