這篇文章是我對人工智慧的探索，與現在主流的觀點不同，僅供參考。
首先把神經元網路簡化成圖1的樣子。神經元裡邊可以儲存資訊，x是輸入神經元的資料，x』是神經元裡邊儲存的資料。δ是差的絕對值的和，最後，y取一次函式，當δ=0時，y=1，當δ=3時，y=0。δ=0表示輸入值與記憶值完全相等，此時y應該為1，表示啟用。
經典神經元網路把資料儲存在連線上，即連線的權；在我的看法中，資料儲存在神經元內部，且乙個神經元可以儲存多個資料，用x』,x"等區分。對應的y』,y"等，取最大值作為y的輸出。
網路規模擴大後，加權成了必須的，避免神經元之間過多的影響。給δ的各項乘乙個a，a是介於0到1的小數，或是非0即1的。
有二次學習，即確定a的值以後，把介於0到1的小數，轉化成非0即1的整數，過程大約是乙個四捨五入，小於0.5的變成0，大於等於0.5的變成1。經過這樣的轉換，網路結構就確定了，然後進行二次學習，確定x』的值。
人工智慧發展的看法
說起ai，算是一次技術上的變革和突破，為人們解決很多在以前不易解決的問題，提供了新的思路和方法，比如影象識別 分類等等。個人認為，ai最大的價值就在於此，ai始終還是作為人的工具，為人服務的。自從ai火了以後，不僅大公司跟進ai的應用落地，各大學校的也快速響應，開設了相關的專業以及研究方向。目前ai...
人工智慧基礎 什麼是人工智慧
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