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例如:
?5号魔法师会向1号哨兵索取天气数据,并计算城镇的应对方案。
?6号魔法师会综合2号哨兵的资源数据,评估是否需要补给。
这些魔法师的任务,类似于神经网络隐藏层中的加权计算和非线性变换。
每个魔法师都会对收到的信号进行处理,并将结果传递到下一层(城主大厅)。
3.输出层(最终决策)
在城主大厅里,城主会根据隐藏层魔法师们的分析结果,做出最终决策。
城主的决策可能是:
1.9号骑士团长——“派遣卫兵巡逻”
(如果敌人威胁较大)。
2.10号商队主管——“调整商队交易策略”
(如果贸易机会良好)。
3.?号城防指挥官——“加固城门”
(如果天气恶劣)。
这里,城主相当于神经网络的输出层,最终的决策取决于隐藏层传递上来的信号。
第三步:索引号与层间信号传递的具体实现
在这个系统中,信息的传递是有组织的,每个人都知道自己要向谁汇报、从谁获取信息,这就像神经网络的索引号在层与层之间的连接方式。
1.每个哨兵(输入神经元)都有固定的索引号,比如1、2、3、4,他们只需要把信息传递给指定的魔法师(隐藏层)。
2.每个魔法师(隐藏层神经元)也有索引号,比如5、6、7、8,他们收到的不是原始数据,而是经过前一层计算的结果,然后继续分析并传递给城主(输出层)。
3.城主(输出层)只会接收隐藏层提供的最终结果,而不会直接从哨兵那里获取信息。
在神经网络中,这种索引号的作用就是:
?确定信息如何从输入层传递到隐藏层,再传递到输出层。
?层间信息不会交叉混乱,每个神经元只会接受与它相连的上一层神经元的数据,而不会直接跳跃到更远的层。
?这种有序的传递过程,让所有计算都可以批量进行,而不是一个一个单独计算(类似于矩阵运算)。
比喻总结:神经网络索引号与信号传递=魔法城的信息传输
1.索引号(神经元编号)=每个魔法师、哨兵、城主的身份编号,确保他们知道自己从哪里接收信息、向哪里发送信息。
2.输入层(外城哨兵)=负责收集外界信息(数据输入)。
3.隐藏层(中央管理区)=负责计算和分析信息(加权计算、激活函数处理)。
4.输出层(城主大厅)=负责做出最终决策(神经网络输出)。
5.信号传递规则=每个神经元只向下一层的特定神经元传递数据,保证计算高效、不会混乱。
这样一来,整个神经网络的计算过程,就像魔法城的信息系统一样有条不紊,每个层级都在自己的位置上发挥作用,确保最终的决策精准无误!
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