故事比喻：三層神經網絡
故事背景：魔法城堡的智慧試煉
在一片神秘的大陸上，有一座古老的智慧城堡，它隱藏著通往終極智慧的秘密。據傳，隻有通過城堡的三重試煉，才能獲得傳說中的“智慧之石”。
這座城堡由三道大門組成，每道門都由一個“守門人”把守。他們負責對挑戰者進行考驗，並決定是否放行。而這三道門，實際上就像神經網絡的三層結構，分彆是：
?輸入層第一道門）：接收挑戰者的信息。
?隱藏層第二道門）：加工、評估挑戰者的智慧和能力。
?輸出層第三道門）：最終決定挑戰者是否能獲得智慧之石。
第一道門：輸入層感知信息）
一位勇敢的挑戰者——艾琳，站在城堡門前。守門人問她：“你是誰？你的特點是什麼？”
艾琳回答道：“我有力量5，智力7，速度8。”
守門人點了點頭，在一張羊皮紙上記錄下了她的數值。這些數值就是輸入數據，代表艾琳的不同屬性，類似於神經網絡的輸入層，接收外界的信息。
第二道門：隱藏層信息加工）
艾琳通過了第一道門，來到了第二道門前。這裡的守門人並不會直接放行，而是使用一個神秘的“魔法轉換陣”來評估艾琳的真實潛力。
守門人把艾琳的力量、智力、速度放入魔法陣，施展神秘計算：
1.他們會給每個屬性賦予不同的權重重要程度）。比如：
?力量的權重是0.3
?智力的權重是0.5
?速度的權重是0.2
2.然後進行計算：
3.最後，他們使用一個神秘的“決策咒語”激活函數，比如reu或sigoid）來決定艾琳的評分。假設這裡采用sigoid函數：
這個數值越接近1，說明艾琳的潛力越大。
這道門的計算過程類似於神經網絡的隱藏層：它並不會直接得出結論，而是對輸入數據進行權重計算和非線性變換，以挖掘出更深層次的信息。
第三道門：輸出層最終決策）
艾琳來到了最後一道門。這裡的守門人隻關心一個問題：“艾琳是否足夠聰慧，值得獲得智慧之石？”
這位守門人隻會接收前麵計算出來的結果0.9986），並根據一個最終判定標準來決定是否放行：
?如果得分≥0.7，放行。
?如果得分＜0.7，拒絕。
由於艾琳的得分是0.9986，遠超0.7，所以守門人微微一笑，為她打開了城堡的最後一道門。
艾琳順利進入城堡，獲得了智慧之石。
比喻：三層神經網絡=三道智慧考驗
這個故事其實就是三層神經網絡的完整運作過程：
1.輸入層第一道門）：接收原始數據，比如人的基本特征力量、智力、速度）。
2.隱藏層第二道門）：賦予不同的權重，並進行數學計算，類似於隱藏層的神經元對信息進行提煉和轉換。
3.輸出層第三道門）：最終決策，比如預測一個人是否適合進入智慧城堡是否通過分類閾值）。
這個過程模擬了機器學習中的分類任務，比如：
?判斷一封郵件是垃圾郵件還是正常郵件0或1）。
?預測一個病人是否會生病。
?識彆人臉是否屬於某個人。
拓展：如果有更多層呢？
如果城堡的智慧試煉有更多層，那麼就代表這個神經網絡更深、更複雜，就像深度學習deepearning）一樣，可以解決更加複雜的問題，比如圖像識彆、自然語言處理等。
這樣一來，你可以把多層神經網絡想象成：
?一個更複雜的智慧試煉，需要多次計算和權重調整。
?一個魔法學院的入學考試，需要經過多輪考核和評分，最終選出最適合的學員。
最終，三層神經網絡以及更深層的神經網絡）就像一個不斷優化的智能篩選係統，從最基礎的信息開始，逐步提煉、加工，最終得出可靠的決策。
喜歡職場小聰明請大家收藏：()職場小聰明書更新速度全網最快。