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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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