神经网络的灵感来源于生物学

 特别是人脑的工作原理，但其设计和操作基础确实是数学，包括线性代数 用于数据和权重的表示和操作 微积分 用于优化算法，如梯度下降 和概率论 用于理解和量化不确定性 。 神经网络的每个部分都可以用数学表达式来描述，训练过程则是通过优化数学目标函数 损失函数 来学习模型参数的过程。

 不管怎样神经网

络的模型有用，并且非常有用。 不愿意和外行分享 立陶宛号码数据 专业话题的辛顿，用如下这段话生动介绍了神经网络： 首先是相对简单的处理元素，也就是松散的神经元模型。然后神经元会连接起来，每一个连接都有其权值，这种权值通过学习可以改变。 神经元要做的事就是将连接的活动量与权值相乘，然后累加，再决定是否发送结果。

如果得到的数字足

够大，就会发送一个结果。如果数字是负的，就不会发 拉脱维亚电话号码列表 送任何信息。 你要做的事就是将无数的活动与无数的权重联系起来，然后搞清如何改变权重，那样就行了。问题的关键就是如何改变权重。 三 ChatGPT的底层逻辑极其复杂，但如果要简化为个最核心的元素，ChatGPT 认为它们可能是： 深度学习：ChatGPT的核心是一个基于 Transformer 的深度学习模型。