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慨。

【……】系統(tǒng)忽然冒出濃濃的危機意識，【那個，宿主其實我也很有用的！要不讓我開放全民好感度漲幅提示！對你有敵意的肯定是負(fù)數(shù)，到時候還沒靠近你就能發(fā)現(xiàn)……】

“不，太吵。”徐靜怡很果決搖頭。

“這位同學(xué)？”站在臺上的森田教授很睿智地看著她，語態(tài)很溫和，“剛剛我的說法是有什么問題嗎？你似乎對此有些不同的見解！”

徐靜怡一懵。

系統(tǒng)，【糟糕了宿主！好像這位老大爺誤會你剛剛搖頭了！你別慌，他正在講RNN和與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別！】

——原來已經(jīng)講到處理序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這個用大白話來形容，就是機器人處理問題時的邏輯思維能力。舉個例子比如“我實在是太冷了，準(zhǔn)備去XXX”，根據(jù)前面的輸入判斷“XXX”很大可能就是“穿衣服”，這就是序列數(shù)據(jù)。

徐靜怡快速掃了一眼黑板，“tanh和sigmoid激活函數(shù)的RNN如果遭遇梯度消失要如何是好？”

徐靜怡起身，慢條斯理地開口：“tanh和sigmoid兩端的梯度值都基本接近0，從求導(dǎo)公式可以看出有個連乘操作。而向量函數(shù)對向量求導(dǎo)結(jié)果為一個Jacobian矩陣，元素為每個點的導(dǎo)數(shù)，當(dāng)矩陣中的值太大時，經(jīng)過指數(shù)放大，則會產(chǎn)生梯度爆炸。可以設(shè)置一個梯度閾值來處理。另外梯度消失，可以用ReLU來替代tanh和sigmoid激活函數(shù)，或者用LSTM或GRU結(jié)構(gòu)。”

森□□授調(diào)皮的眨眨眼：“回答得相當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)。你對智能編程有所研究對嗎？”

徐靜怡點點頭。

旁邊忽然有一個留著長劉海的女生顯然是迷妹，她再三打量徐靜怡，忽然低呼：“啊，難道，難道你就是直播間的超級大科學(xué)家嗎？！”

這名字掛在直播間不覺得，突然被人喊出來有點中二。

徐靜怡：“……”微微額首。

這里不少學(xué)生都看過那個直播，頓時引起竊竊私語，不少人對著徐靜怡小聲地指點，有激動的，也有不屑的。

森田教授訝異地看向助教，助教在階梯上詢問了幾句后跑到森田教授那低聲說。

森田教授眼前一亮，看向徐靜怡，笑了笑：“如何設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)rnn_yers來增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力？”

“用MultiRNNCell封裝。給multi

cell進(jìn)行初始化狀態(tài)，設(shè)為0，即用multi_cell.zero_state來實現(xiàn)。傳入一個batch_size參數(shù)，會生成rnn_yers層的(batch_size

，hidden_size)初始狀態(tài)。”

徐靜怡說出標(biāo)準(zhǔn)答案后，頓了頓，開口：“但我有另外的處理方式，只是遇到了困境。”

“哦？怎么說？”森田教授感興趣地問道。

徐靜怡將手機拿出來，然后扣動了一下前置裝置，拉開彈射出來的虛擬框。

“哇哦~~”不少學(xué)生發(fā)出驚呼，好些人偷偷將手機拿出來拍攝，還有人悄聲嘀咕，“這就是剪輯里面的虛擬屏幕嗎？”“牛逼啊，第一次看見。”……

有人說好話自然也有人說酸話，“什么鬼，明明是來聽講座的。浪費時間。”“不過就是玩些花頭罷了，有什么了不起的。”“文丑說得對，這人就是愛顯擺博流量”……

森田教授見狀更感興趣，他從講臺上走下來，眼神好奇得和期待生日蛋糕小孩子一樣，雙手交叉站在一旁。

徐靜怡敲擊了一下虛擬鍵盤，喊了一聲：“百合。”