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更甚至於，顧青還將探索的專案推到了神經網路，這個人工智慧的核心技術。

「它旨在模擬人類大腦的結構和功能，但並非完全模擬，比如神經元是神經網路的基本單元，它可以接收輸入訊號、進行計算併產生輸出訊號，並且透過連線形成神經網路。

而在這其中，各個神經元之間連結的強度，則是權重，權重決定了輸入訊號如何影響神經元的輸出。而決定了神經元的輸出是如何從輸入訊號中計算，這需要神經元的計算函式——啟用函式。

同時我們需要衡量神經網路的效能，也就是損失函式，目標是最小化神經網路的錯誤率。

從最開始分析，神經網路的一個典型應用是影象和語音處理，例如影象分類、語音識別和自然語言處理。

但是隨著技術發展，特別是我們的硬體發展，當碳基晶片組成的智慧核心模組能夠承擔擬人化計算神經網路，我們最後的技術重點並非是如何有效地訓練大規模的神經網路，而是如何解釋和解釋模型的學習和決策。

……在這個程式碼例項中，我個人初始化了權重和偏置，並且更改了部分函式公式，神奇的是，在多輪報錯之後，該神經網路算***開始逐漸糾正資料。」

九州科技的工程師、數學家們，孜孜不倦的學習著。

人工智慧AI，早已經滲透到了人類社會各個領域，公司外部的那些公司、機構，還將人工智慧的理論框架，建立在演繹邏輯和語義描述的基礎方法之上，但人類不可能把一個行為的所有條件都模擬出來，所以其他公司和機構的人工智慧AI有著極大的侷限性。

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