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第655章【神经网络深度学习】(3 / 5)

的运行机制。”

“现在我们把神经元的树突变成输入值,把轴突变成一个输出值,于是这个神经元就变成了这样的一张图。把它转化为一个数学公式就更简单了,[x1+x2+x3=y],就是这个公式。”

“没错,就这么简单。最复杂的事物往往是有最简单的事物创造的,简单的0和1就塑造了庞大的计算机世界,四种核苷酸就空置了纷繁复杂的生命现象,一个简单的神经元反射就塑造了我们的大脑。”

陈宇停顿了一会儿,再度环视众人:“问题的关键不是基本结构有多简单,而是我们如何使用这个基本结构来构建庞大的世界,神经元之所以神奇是因为它有一个激活机制,即所谓的阈值。”

“神经元的每一个树突不断的接受输入信号,但并不是每一个输入信号都能让轴突输出信号,每一个树突在输入时所占的权重也不一样。”

“比如你追求一个妹子,你孜孜不倦地采取各种行动,今天送了她一束花,明天请她吃大餐,但你发现这些行动都打动不了她。直到有一天伱陪她逛了一天街,她忽然间就被打动了,答应做你女朋友,这说明什么?”

“说明并不是所有的输入权重都是一样的,在妹子那里可能逛街的权重最大,其次是效果的积累并非是一个线性渐进的过程,而是量变引起质变。”

“所有的输入在某一个点之前完全没效果,可一旦达到某个值就突然被激发了,所以,模仿神经元的这种激活特性,那么对刚才的公式做一下改造。”

“每个输入需要一定的权重,在前面加一个调节权重的系数[w],后面加一个常数方便更好地调整阈值,于是这个函数就变成了这个样子。”

方鸿也看向了会议大屏幕,是一个新的数学公式。

【w1x1+w2x2+w3x3+b=y】

陈宇看着屏幕里的公式说:“为了实现激活的过程,对输出值再作进一步的处理,增

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