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美国幼儿园原版教材 百度网盘,每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中，系统可能会有 86 的把握认定图像是一个停止标志，7 的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。

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英语初级入门课程教材,在月球上眺望地球有一种什么感觉？准确的在月球上眺望地球有一种不现实感，因为宇航员在地球上习惯了东升西落的太阳，还有每天都不同时间地点上山的月亮，到月球上是在有些不习惯，有两个原因，首先是太阳走得很慢，大约需要花大约7天左右的时间从月平线上升到头顶，又要花快7天时间慢慢落到月平线以下！

1990年2月14日，旅行者完成了所有任务之后，准备飞向忙忙忙的宇宙之时，回望太阳系，拍下了一张著名的照片，这就是著名的、给了卡尔萨根灵感的“暗淡蓝点”地球照片，其实如果不圈出来，没有人能发现地球就隐藏在太阳的炫光中！

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视觉大发现图解答案_【阿卡索官网论坛】百度云学习资源下载举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。

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