才勉强划水过去。
而他那位选择了神经网络算法的舍友，当场被质疑模拟数据造假，差点延毕。
后来为了帮助舍友，林奇当时算是第一次接触神经网络算法。
毋庸置疑，在神经网络算法里，秘能场参数便是“输入矩阵”，法术模型结果便是“输出矩阵”。
随即，林奇在地面是书写了一段文字——
神经网络（nn）。
人工神经网络（ann）。
以大量的简单计算单元（神经元）构成非线性系统。
一定程度上模拟大脑的信息处理、存储和检索等功能。
bp网络的误差反向后传学习算法。
输出后误差来估计输出层的直接前导层误差，再以误差更新前一层的误差，如此反传下去获得所有其他各层的误差估计。
……
他一步一步地重新将整个神经网络的知识梳理一遍。
他相信，这也是对面那位神孽所等待的内容。
这也是两者之间的交换！
一种无须言说的默契。
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