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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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