陈宇停顿了一会儿，再度环视众人：“问题的关键不是基本结构有多简单，而是我们如何使用这个基本结构来构建庞大的世界，神经元之所以神奇是因为它有一个激活机制，即所谓的阈值。”
“神经元的每一个树突不断的接受输入信号，但并不是每一个输入信号都能让轴突输出信号，每一个树突在输入时所占的权重也不一样。”
“比如你追求一个妹子，你孜孜不倦地采取各种行动，今天送了她一束花，明天请她吃大餐，但你发现这些行动都打动不了她。直到有一天伱陪她逛了一天街，她忽然间就被打动了，答应做你女朋友，这说明什么？”
“说明并不是所有的输入权重都是一样的，在妹子那里可能逛街的权重最大，其次是效果的积累并非是一个线性渐进的过程，而是量变引起质变。”
“所有的输入在某一个点之前完全没效果，可一旦达到某个值就突然被激发了，所以，模仿神经元的这种激活特性，那么对刚才的公式做一下改造。”
“每个输入需要一定的权重，在前面加一个调节权重的系数[w]，后面加一个常数方便更好地调整阈值，于是这个函数就变成了这个样子。”
方鸿也看向了会议大屏幕，是一个新的数学公式。
【w1x1+w2x2+w3x3+b=y】
陈宇看着屏幕里的公式说：“为了实现激活的过程，对输出值再作进一步的处理，增加一个激活函数，比如当x＞1时，输出1；当x＜1时，输出0，于是就成了这个样子。”
“不过这个函数看起来不够圆润，不是处处可导，因此不好处理，换成函数，这样一个简单的函数就可以处理分类问题了。”
“单个的感知机，其实就是画了一条线，把两种不同的东西分开，单个感知机可以解决线性问题，但是对于线性不可分的问题却无能为力了，那意味着连最简单的异或问题都无法处理。”
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