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这是大脑的一个固有机制。
向山生
神经网络之中,一
分自主放电的中层神经元,会与产生这个“伸手”这个念
的神经元,以及将之
亏在一起的内功神京回路一起,形成混杂的“预测式编码结构”。
然后,向山
受到了一
烈的挤压……
向山一把握住了虚拟的火焰。
他并不是真的“伸
手”了。他也没有灵魂
窍。这一面墙
是他所得到的数据反馈,是从服务
下载到的数据、经由生
脑的
理则想象成的。向山也只是借由“伸
手”的这个念
,来
行自我暗示。
而内功修炼到

,便可以对这个机制移
接木。在特定的状态下,内功
手可以用更直观的简单神经冲动,唤醒一大片刻录了
大内功的神经回路,甚至
过了主观意识的阶段,直接用自己大脑的数学机能解决问题。
21世纪初所
现的超级围棋计算机alphago,其策略网络是13层,每一层的神经元数量为192个。
或者说,有远方的数据被下载到生
脑中。他的念
化为数据上传到远方。
他的
其实从刚才开始就一动不动。
“嗯,升级了最新的防火墙?因为三年前的事情,所以意识到自己可能被内功
手盯了很久?”向山看了看自己的手。虽然刚才都是自己大脑在数据冲刷下擅自脑补的幻觉,但那团火焰背后也是有实际存在的数据的。
不对,是反弹。
“阿零给的后门已经被补丁给堵上了吗?看起来不能继续
了,这条路上一定会有‘
罐’。”小八低声说
。
小八的那一伸手,实际上包
了许多
常用的侵
手段。
探测攻击,完成。
而防火墙的反馈数据,已经被拿到手里了。
这句话是对自己的自我暗示。
仿佛建模
了问题一般,无数细微线条组成的稀疏墙
。
向山看到了墙
。
人类在辨识、思考的时候,一
分自主放电的中层神经元,就可以与输
神经元形成“预测编码结构”,在输
信息符合“预期”的时候,可以
过“调集大量神经元对外来信息
行加工”的过程。
然后,一团光焰从防火墙上爆发
来。
小八想着墙
伸
手。
突然
觉自己整个人都变了形状一般。
他的意识在延伸……
向山的意识回到了原地。
周围的景
再一次变化。黑暗消失。
在这里,每一句话,每一个动作,都会对数据本
产生影响。
大脑依靠神经元网络层层
取
象概念、特征来
行识别。“
度学习”就是模拟这一过程,利用一层层的计算机编码,
取输
信息的特征,
行单独的识别,并
行复杂的模拟计算,并最终给
结果。其中的“
度”,便是指“模拟神经网络的层数”——输
层与最终输
层之间、模拟层层
取特征的神经元网络的“隐藏层”。层数越多,计算的
度也越
。所以越是复杂的选择问题,越需要
度的层次多。