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ipfox

V2EX 第 4478 号会员，加入于 2010-12-29 00:47:38 +08:00

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ipfox 最近回复了

1 天前

回复了 sillydaddy 创建的主题 › 程序员 › 似曾相识，怎么用人工神经网络表达？

@HankAviator 才知道，请问如何删除自己的回复？

1 天前

回复了 751327 创建的主题 › 分享创造 › 独立开发尝试失败之后，我又做了新的东西，给女朋友开发了一个工具，但是最终产生了信任危机

你女朋友没有问题，你有问题[doge]

1 天前

回复了 sillydaddy 创建的主题 › 程序员 › 似曾相识，怎么用人工神经网络表达？

"似曾相识"可以用人工神经网络中的"模式识别"来表达。人工神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，其目的是通过学习数据中的模式和规律来进行预测和分类。在模式识别任务中，神经网络会学习数据中的模式，并将其存储在网络的权重和偏差中，以便在未来对新数据进行分类或预测时使用。

当人工神经网络经过训练后，它可以通过检测数据中的模式来判断输入数据是否与已经学习过的数据相似。当输入数据与已经学习过的数据相似时，神经网络会输出一个相应的标签或类别，就像人类感觉到“似曾相识”的感觉一样。因此，可以说“似曾相识”是人工神经网络在模式识别任务中的一种表现。

这种现象在人工神经网络中可以被描述为“激活阈值”或“触发阈值”的概念。在神经网络中，每个神经元都有一个激活阈值，当输入信号的加权和超过该阈值时，神经元会被激活并产生输出信号。类比于人类的记忆和回忆，当我们试图回忆某件事情时，我们大脑中的神经元会被激活并开始传递信号。如果这些信号的加权和超过了神经元的激活阈值，我们就能够回忆起这个记忆。

在上述情况下，当我们回忆某件事情时，我们已经接近了记忆的“激活阈值”，这就是为什么我们感觉非常接近，就像话就要到嘴边了，而且只需要轻微的刺激就能成功地唤醒这个记忆并将其带入我们的意识中。类比于神经网络，这种情况可以理解为输入信号已经接近了某些神经元的激活阈值，只需要稍微增加一些输入信号，这些神经元就会被激活并将信号沿着网络传递，最终使我们成功地回忆起这个记忆。
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来自 gpt-3.5-turbo🐶

2 天前

回复了 sola97 创建的主题 › 职场话题 › 求助：女朋友在初创公司实习被压榨，考虑辞职但担忧就业难

实习 3K ，转正后可能有 8k
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所以是永远不让转正的吧？

2 天前

回复了 Oilybear 创建的主题 › 硬件 › 618 了，如果升级配置，淘汰下来的 E3 可以做什么玩

同 e3/24g/gtx970 ，小黄鱼不知能出多少，放家里占位置，准备换个 mini 主机

2 天前

回复了 aicfe 创建的主题 › 问与答 › 挣钱是为了什么？感觉没有冲劲

@chuunshii #93 撸多了就没毛了😎

2 天前

回复了 sekisui 创建的主题 › 问与答 › 7840HS 16G/7735HS 32G 该怎么选呢

大内存