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第39章（第4页）
“哪里？”
“他很可能携带电子讯息屏蔽装置，”徐静怡余光瞅见那个男孩偷溜出大堂，心中更有猜测，“他靠近我时，百合与我发信息提醒，说连接信号弱，数据包传送受到严重影响。”
系统大惊，【宿主，我们要不要马上报警！】
“嗯，不着急，没有证据，”徐静怡微微摇头，“再说留个眼皮子低下的坏人不算威胁。到时候注意点就行。果然……哪一个百合都是我的守护星啊。”
她脸上露出一丝感慨。
【……】系统忽然冒出浓浓的危机意识，【那个，宿主其实我也很有用的！要不让我开放全民好感度涨幅提示吧！对你有敌意的肯定是负数，到时候还没靠近你就能发现……】
“不，太吵。”徐静怡很果决摇头。
“这位同学？”站在台上的森田教授很睿智地看着她，语态很温和，“刚刚我的说法是有什么问题吗？你似乎对此有些不同的见解！”
徐静怡一懵。
系统，【糟糕了宿主！好像这位老大爷误会你刚刚摇头了！你别慌，他正在讲RNN和与传统神经网络区别！】
——原来已经讲到处理序列数据的循环神经网络。
这个用大白话来形容，就是机器人处理问题时的逻辑思维能力。举个例子比如“我实在是太冷了，准备去XXX”，根据前面的输入判断“XXX”很大可能就是“穿衣服”，这就是序列数据。
徐静怡快速扫了一眼黑板，“tanh和sigmoid激活函数的RNN如果遭遇梯度消失要如何是好？”
徐静怡起身，慢条斯理地开口：“tanh和sigmoid两端的梯度值都基本接近0，从求导公式可以看出有个连乘操作。而向量函数对向量求导结果为一个Jacobian矩阵，元素为每个点的导数，当矩阵中的值太大时，经过指数放大，则会产生梯度爆炸。可以设置一个梯度阈值来处理。另外梯度消失，可以用ReLU来替代tanh和sigmoid激活函数，或者用LSTM或GRU结构。”
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