第584章 AI里的神经元是什么，用一个故事讲解[第1页/共2页]

在一座庞大的邪术图书馆里，住着成千上万的聪明小精灵。他们的任务是浏览、阐发和清算信息，然后把首要的知识通报给更初级的邪术师，让他们做出终究决定。

神经元如何合作？——精灵们的“个人聪明”

输出最有代价的信息（Output）

思虑：如果你是一个“聪明小精灵”，你会挑选如何遴选和措置信息，让本身的决策更精准呢？

? 切菜、炒菜、调味，分歧的厨师卖力分歧的任务，就像神经元卖力措置分歧的信息特性。

2. 措置信息（加权计算 + 激活函数）

? 这些信使能够来自册本、卷轴、邪术水晶，乃至是其他精灵。

? 第三批精灵（更深层）：把统统信息综合起来，判定“这是一只猫的概率很高”。

领受输入信息（Input）

1. 收到信息（输入）

这座图书馆就像野生神经收集，而每一个聪明小精灵，就是一个AI 神经元！

? 这就像 AI 神经元的输出信号，决定是否把信息通报到下一层神经元。

神经元不会伶仃事情，而是成千上万地协同合作，构成一个强大的深度神经收集，终究帮忙 AI 停止庞大决策，比如辨认图象、翻译说话、驾驶主动汽车等。

? 如许，终究的邪术师只会收到最关头、最有代价的信息，做出决策。

? 不是每个厨师都会事情，只要被激活的厨师才会措置食材。

关头点：

聪明小精灵（AI 神经元）的事情体例

? 不是每个食材都会变成成品菜，只要被公道加工的食材才会终究上桌。

? 送货员把各种蔬菜、肉类、调料送到厨房，就像神经元领受分歧的输入数据。

? 终究，厨师长决定哪些菜能够上桌，哪些需求调剂，就像神经收集的终究输出。

? 第二批精灵（埋没层）：有些精灵专门辨认“毛发”，有些专门辨认“耳朵”，有些阐发“髯毛”。

? 激活机制近似于ReLU 或 Sigmoid，决定这个神经元是否要“点亮”（输出成心义的信号）。

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比方： 这就是深度学习，每一层神经元都在措置分歧层次的特性，终究得出结论。

每天，很多信息从天下各地涌入邪术图书馆。但并不是统统的信息都首要，精灵们需求做三个步调来措置这些信息：

? 如果精灵以为某个信息确切首要，他会把它清算好，并通报给更初级的邪术师。

? 如果厨师团队充足强大，餐厅就能供应高质量的菜肴（更精确的 AI 瞻望）！

遴选、加权计算（Weighting & Activation）