第632章 推理处理也称为神经网络的向前传播，用故事解析（2 / 2）

\\text{结果} = （\\text{权重} \\times \\text{特征}） + \\text{偏置}

然后通过一个魔法筛子（激活函数）决定信息的去留。

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第三步：最终的决策——输出层

经过多层精灵的判断，果子最终来到了果园里的魔法判官面前。判官会综合所有精灵给出的信息，做出最终的决定：

? 成熟 → 可以采摘。

? 未成熟 → 需要再等几天。

比喻： 输出层就是神经网络的最终结果。它可能是一个简单的二分类结果（成熟或未成熟），也可能是一个更加复杂的结果，例如水果的具体成熟度评分。

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故事的进一步解释：魔法评分的奥秘

精灵们的评分机制不是凭空决定的。果农们会根据过往的经验调整精灵的判断标准。

? 如果某位精灵总是判断错误，那么果农们会降低他的评分影响力（减少权重）。

? 如果某位精灵总是判断准确，那么他的评分会被赋予更高的权重。

比喻： 这就像神经网络在训练过程中不断调整权重和偏置，以提升准确性。向前传播计算出结果后，下一步会通过反向传播修正错误，让网络变得越来越聪明。

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总结：魔法果园的向前传播

1. 输入层： 果子带着它的特征出发，就像数据输入神经网络。

2. 隐藏层： 魔法精灵们通过复杂的计算判断果子的成熟度。

3. 输出层： 魔法判官根据精灵们的判断做出最终决定。

4. 权重调整： 如果结果错误，果农们会调整精灵们的判断标准，就像神经网络的训练过程。

就这样，果园里的果农精灵们通过不断学习和调整，确保他们的判断越来越准确。而计算机的神经网络，也在不断优化的过程中，成为越来越聪明的“魔法果农”。