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第632章 推理处理也称为神经网络的向前传播,用故事解析(2 / 2)

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\\text{结果}=(\\text{权重}\\tis\\text{特征})+\\text{偏置}

然后通过一个魔法筛子(激活函数)决定信息的去留。

?

第三步:最终的决策——输出层

经过多层精灵的判断,果子最终来到了果园里的魔法判官面前。判官会综合所有精灵给出的信息,做出最终的决定:

?成熟→可以采摘。

?未成熟→需要再等几天。

比喻:输出层就是神经网络的最终结果。它可能是一个简单的二分类结果(成熟或未成熟),也可能是一个更加复杂的结果,例如水果的具体成熟度评分。

?

故事的进一步解释:魔法评分的奥秘

精灵们的评分机制不是凭空决定的。果农们会根据过往的经验调整精灵的判断标准。

?如果某位精灵总是判断错误,那么果农们会降低他的评分影响力(减少权重)。

?如果某位精灵总是判断准确,那么他的评分会被赋予更高的权重。

比喻:这就像神经网络在训练过程中不断调整权重和偏置,以提升准确性。向前传播计算出结果后,下一步会通过反向传播修正错误,让网络变得越来越聪明。

?

总结:魔法果园的向前传播

1.输入层:果子带着它的特征出发,就像数据输入神经网络。

2.隐藏层:魔法精灵们通过复杂的计算判断果子的成熟度。

3.输出层:魔法判官根据精灵们的判断做出最终决定。

4.权重调整:如果结果错误,果农们会调整精灵们的判断标准,就像神经网络的训练过程。

就这样,果园里的果农精灵们通过不断学习和调整,确保他们的判断越来越准确。而计算机的神经网络,也在不断优化的过程中,成为越来越聪明的“魔法果农”。

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