“听过卷积神经网络吗？”

“cNN。”

接下来。

林哲就在这个地下室里，给这帮拿着百万年薪的大牛们，上了一堂跨越时代的降维打击课。

他直接把深度学习最底层的逻辑给讲的明明白白：“我问你们，一个刚出生的小孩，是怎么认出一只猫的？”

“是因为有人掰开他的脑子，往里面写了代码，告诉他‘有毛、有尖耳朵、有四条腿还会喵喵叫的东西就是猫’吗？”

“当然不是！”

“是因为这个小孩从小到大，亲眼看过几百只、几千只真实的猫！”

“看多了，他脑子里的神经元自动就总结出了猫的特征！”

林哲用笔指着白板上的网格。

“咱们让电脑去认东西，也是一样的道理！”

“咱们根本不需要像个保姆一样，去教它什么是猫的耳朵、什么是猫的尾巴。”

“咱们只需要写一个简单的、多层的神经网格模型。”

“然后，把几万张、几百万张猫的照片，一股脑地塞进它的嘴里，喂给它看！”

“让电脑自己去算像素点！

自己去算特征值矩阵！”

“算错了，就调整权重，再算一次！”

“一直算到它自己猜对为止！”
本章已完成！