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第912章 文科生学编程难度越来越大(第2页)

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1。

?t输入

(0,0)

(1,1)

输出

0。

如果把这四种情况画在二维坐标平面上,你会发现它们无法用一条直线来分开“1”

和“0”

这意味着:线性逻辑无法解决

xor

问题。

在20世纪60年代,这个悖论一度让“神经网络研究”

陷入停滞,直到后来引入了“非线性激活函数”

,才真正突破。

经济学类比:这就像工业社会的转型点。

?t原来的工艺逻辑已经无法满足新的市场需求。

?t必须引入更复杂的机器(数学建模、非线性函数)来提升生产力。

此时,编程开始从“工匠逻辑”

走向“科学建模”

?

三、非线性编程与数学的进入

当代人工智能,尤其是大模型的核心,是非线性函数的叠加与优化。

其基本形式:

y

=

f(sum

w_i

x_i

+

b)

?t线性部分:输入乘以权重再加偏置。

?t非线性部分:激活函数(如

sigid、re露),突破了线性分隔的限制。

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