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第584章 AI里的神经元是什么,用一个故事讲解(2/2)

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一个精灵单独工作是没用的,因为他处理的信息很有限。但如果有成千上万个精灵一起工作,他们就能形成一个强大的智能系统!

举个例子:AI识别一只猫

?第一批精灵(输入层):收到一张猫的照片,每个精灵分别分析图片中的颜色、纹理、形状等。

?第二批精灵(隐藏层):有些精灵专门识别“毛发”,有些专门识别“耳朵”,有些分析“胡须”。

?第三批精灵(更深层):把所有信息综合起来,判断“这是一只猫的概率很高”。

?最终魔法师(输出层):确认“这是猫!”。

比喻:这就是深度学习,每一层神经元都在处理不同层次的特征,最终得出结论。

另一种比喻:神经元=餐厅的厨师

想象一个大型餐厅,每都有大量食材被送到厨房,厨师们的工作流程就像AI神经元。

1.食材到达(输入层)

?送货员把各种蔬菜、肉类、调料送到厨房,就像神经元接收不同的输入数据。

2.厨师处理食材(隐藏层)

?切菜、炒菜、调味,不同的厨师负责不同的任务,就像神经元负责处理不同的信息特征。

3.上菜(输出层)

?最终,厨师长决定哪些菜可以上桌,哪些需要调整,就像神经网络的最终输出。

关键点:

?不是每个食材都会变成成品菜,只有被合理加工的食材才会最终上桌。

?不是每个厨师都会工作,只有被激活的厨师才会处理食材。

?如果厨师团队足够强大,餐厅就能提供高质量的菜肴(更准确的AI预测)!

结论:神经元的核心功能

神经元的作用,就是:

接收输入信息(Input)

筛选、加权计算(eightg&Activation)

输出最有价值的信息(output)

神经元不会单独工作,而是成千上万地协同合作,形成一个强大的深度神经网络,最终帮助AI进行复杂决策,比如识别图像、翻译语言、驾驶自动汽车等。

思考:如果你是一个“智慧精灵”,你会选择怎样筛选和处理信息,让自己的决策更精准呢?

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