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19
155
주어진 텍스트를 한국어로 바꿔줘
它很像制造计算机的逻辑门电路。
그것은 컴퓨터를 만드는 논리 게이트 회로와 많이 닮았다.
문장의 의미를 잘 파악하여 한국어로 번역해줘.
如果阈值等于输入的数值,则神经细胞模型充当逻辑乘积。
한계점이 입력의 수와 같으면 신경세포 모형은 논리곱 회로로 작동한다.
방금 제시된 문서를 한국어로 바꿔줄래?
神经细胞网络可以执行计算机所做的任何动作。
그리하여 신경세포망은 컴퓨터가 하는 모든 동작을 수행할 수 있다.
주어진 문장의 문법과 의미를 파악하고 한국어로 번역해.
早期把电脑叫做电子大脑,不仅是个比喻。
초기에 컴퓨터를 전자 두뇌라고 불렀는데 단지 비유에 불과한 것이 아니다.
주어진 문장을 한국어로 번역하여 주세요.
作为一个充满活力且有魄力的演讲者,罗森布拉特在开拓机器学习的初创期时所做的事情比任何人都多。
활기 넘치는 카리스마 연설가 로젠블랫은 머신러닝의 초창기를 개척할 때 누구보다 많은 일을 했다.
주어진 문장의 문법과 의미를 파악하고 한국어로 번역해.
他没有在软件中实现速度非常慢的感知器,而是自己亲自制作了设备。
그는 속도가 매우 느렸던 소프트웨어에서 퍼셉트론을 구현하기보다는 자신이 직접 장치를 만들었다.
제시된 문서를 잘 분석하여 한국어로 바꿔줘
如果输入的权重之和超过阈值,感知器输出1,否则输出0。
퍼셉트론은 입력들의 가중치 합이 한계값을 넘으면 1을 출력하고 넘지 않으면 0을 출력한다.
한국어 문장으로 변환 부탁
我们可以通过调整加权值和极限值来改变感知器执行的功能。
우리는 가중치와 한계값을 조절함으로써 퍼셉트론이 수행하는 기능을 바꿀 수 있다.
제공된 문장의 이해하여 한국어로 번역해주세요.
当然,这种动作在很大程度上忽视了神经细胞运转的细节,但我们希望让事情尽可能简单。
물론 이런 동작은 신경세포가 작동하는 세부 사항을 많은 부분 무시하지만 우리는 가능한 한 상황을 단순하게 유지하기 원한다.
한국어로 바꿔라
我们的目的是开发通用机器学习计算法则,而不是真正的大脑模型。
우리의 목적은 범용 머신러닝 알고리즘을 개발하는 것이지 두뇌의 실제 모형을 구현하는 게 아니다.
내가 위에서 알려준 문서를 한국어로 번역해볼래?
尽管只是将状况简单化的抽象画而已,但我们仍然可以看到该模型的组件与神经细胞的组件之间的关系。
하지만 상황을 단순하게 만든 추상화에도 불구하고 우리는 이 모형의 구성 요소와 신경세포의 구성 요소가 어떻게 관련되는지는 여전히 알 수 있다.
한국어로 번역 부탁드립니다.
神经细胞体将所有加权输入全部相加,轴突对加权输入适用阶函数。
신경세포 몸체는 가중치가 적용된 입력들을 모두 더하고 축색돌기는 더한 입력에 대하여 계단함수를 적용한다.
문장의 의미를 잘 파악하여 한국어로 번역해줘.
在上一页的图表中,代表轴突的方框显示了阶梯函数图。
앞 페이지의 그림에서 축색돌기를 나타내는 상자는 계단함수의 그래프를 보여 준다.
방금 제시된 문서를 한국어로 바꿔줄래?
若输入值较低,输出值为0,若输入值达到限制值时,立即输出1。
입력값이 낮으면 0을 출력하다가 입력이 한계값에 도달하면 바로 1을 출력한다.
문장의 문법과 의미를 분석하여 한국어로 번역.
直线是因为权重和正好等于极限的点的集合就是边界,权重和是线性函数。
직선인 까닭은 가중치 합이 한계값과 정확히 같아지는 점들의 집합이 경계이고 가중치 합은 선형함수이기 때문이다.
이 문장을 한국어로 바꿔봐
n维度有n个输入,感知器有n个权重。
n차원에는 n개의 입력이 있고 퍼셉트론에는 n개의 가중치가 있다.
한국어 문장으로 변환 부탁
为了确定感知器是否触发,将每个权重乘以其输入并相加与阈值进行比较。
퍼셉트론이 발화할지 안 할지를 결정하기 위하여 각 가중치를 해당 입력과 곱하고 이들을 합하여 한계값과 비교한다.
제시된 문장을 분석하여 한국어로 번역해줘.
如果所有输入的权重为1,极限值是输入数量的一半时,则感知器会在超过一半的输入触发时触发。
모든 입력이 1이라는 가중치를 가지고 한계값이 입력 수의 절반일 경우 입력의 절반 이상이 발화하면 퍼셉트론이 발화한다.
앞의 문서를 한국어로 변환해 주실래요?
这就是罗森布拉特的感知器算法计算权重的方法。
이것이 로젠블랫의 퍼셉트론 알고리즘이 가중치를 구하는 방법이다.
제공된 문장의 이해하여 한국어로 번역해주세요.
祖母细胞是你大脑中的神经细胞,每次你看到祖母时都会发射,而其他时候不会发射。
할머니 세포란 당신의 두뇌에 있는 신경세포로서 할머니를 볼 때마다 발화하고 다른 때는 발화하지 않는다.
위 문서 한국어로 번역해주실 수 있을까요?
以下是感知器是如何识别你的祖母的方法。
퍼셉트론이 당신의 할머니를 인식하는 법은 다음과 같다.
문장의 문법과 의미를 잘 이해하여 한국어로 번역해.
细胞的输入是分配给视频的像素或像素相关特征的值,例如棕色眼睛为1,否则为0。
세포의 입력들은 영상의 화소거나 화소와 연관된 특징에 할당하는 값으로, 예를 들면 갈색 눈이면 1이고 아니면 0을 갖는다.
제시된 문장을 분석하여 한국어로 번역해줘.
在开始学习时,联系着特征和神经细胞之间的每个连接都就像大脑的连接点在出生时被分配一样,被分配了一个任意小的权重。
학습을 시작할 때, 특징과 신경세포를 잇는 모든 연결은 태어날 때 두뇌의 신경접합부가 할당되는 것처럼 임의의 작은 가중치가 할당된다.
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现在我们向感知器展示了几个视频。
이제 우리는 퍼셉트론에게 여러 가지 영상을 보여준다.
한국어로 번역 부탁드립니다.
有些是奶奶的影像,没有别的。
어느 것은 할머니의 영상이고 다른 것은 아니다.
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相反,当perceptron在不应该起火时起火的话会降低活动输入的权重。
반대로 퍼셉트론이 발화하지 않아야 할 때 발화하면 활성 입력의 가중치를 낮춘다.
제시된 문서를 잘 분석하여 한국어로 바꿔줘
随着时间的推移,代表祖母的特征会获得较高的权重,反之则会得到较低的权重。
시간이 지나면 할머니를 나타내는 특징들은 높은 가중치를 얻고 그렇지 않은 특징들은 낮은 가중치를 얻는다.
위 문장의 문법을 숙지하고 한국어로 번역하시오.
当感知器看到祖母时就会发声,发生后就结束学习。
일단 퍼셉트론이 할머니를 볼 때마다 발화하고 그때만 발화하면 학습은 종료된다.
한국어로 바꿔봐
虽然很简单,但通过例题进行的学习就能识别印刷的字和声音。
간단하지만 예제들을 통해 수행한 학습만으로 인쇄된 글자와 음성을 인식할 수 있었다.
문장의 의미를 잘 파악하여 한국어로 번역해줘.
康奈尔实验室的Rosen-blatt团队已经证明,感知器可以发现一个超平面,如果存在的话,它可以区分正样本和负样本。
코넬연구소의 로젠블랫 팀은 긍정적인 예와 부정적인 예를 나누는 초평면이 존재한다면 퍼셉트론이 이 초평면을 발견할 수 있다는 것을 증명했다.
한국어로 번역 부탁드립니다.
Rosenblatt团队似乎能够解开大脑的学习方式,而且它似乎有可能实现强大的通用机器学习。
로젠블랫 팀은 두뇌가 학습하는 원리를 밝혀내는 일이 손에 닿을 듯이 보였고, 그것으로 강력한 범용 머신러닝을 구현할 수 있을 것 같았다.
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知识工程师们对Rosenblatt的说法感到厌烦,并嫉妒所有对神经网络的兴趣和资金,尤其是感知器。
지식공학자들은 로젠블랫의 주장이 거슬렸고 모든 관심과 신경망의 연구비, 특히 퍼셉트론을 부러워했다.
위 문장의 문법을 숙지하고 한국어로 번역하시오.
这本书列出感知器无法学习的简单任务,如标题所示,详细解释了感知器算法的缺点。
이 책은 퍼셉트론이 학습하지 못하는 간단한 일들을 줄줄이 들며 제목으로 내세운 퍼셉트론 알고리즘의 단점을 상세하게 설명했다.
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最简单,因此也是最困难的,是无法实现,即XOR功能。
가장 간단한 그래서 가장 곤란하게 만드는 것은 배타적 논리합, 즉 XOR 기능을 구현하지 못하는 것이었다.
한국어로 바꿔라
异或当只有一个输入为真实的时候,输出真实,当两个输入都为真实的时候,输出来的是假的。
배타적 논리합은 입력의 하나만 진실일 때 진실로 출력하고 둘 다 진실일 때는 거짓으로 출력한다.
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换句话说,如果年轻和女性的排他性逻辑协议的计算结果是真的,你就会购买耐克。
다른 말로 하면 젊음과 여성의 배타적 논리합의 계산 결과가 참이면 당신은 나이키를 산다는 것이다.
위에서 준 문장을 번역해봐
异或的问题在于,一条直线无法区分正面和负面。
배타적 논리합의 문제는 하나의 직선으로는 긍정적인 예와 부정적인 예를 나눌 수 없다는 점이다.
위에서 준 문장을 번역해봐
下图显示了两位失败的候选人的答案。
다음 그림은 실패한 두 후보의 해답을 보여준다.
위에서 준 문장을 번역해봐
如果连这一点都不能做到,那么感知器就不是大脑如何学习的好模型,也不是有主算法可能性的候选者。
이 일조차 할 수 없다면 퍼셉트론은 두뇌가 학습하는 방법을 밝히는 좋은 모형이 아니거나 마스터 알고리즘의 가능성이 있는 후보도 아니다.
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感知器只模拟一个神经细胞学习。
하지만 퍼셉트론은 단 하나의 신경세포 학습을 모형화한다.
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明斯基和帕伯特承认,相互连接的神经细胞的多层可以做得更多,但他们没有找到学习这种方式的方法。
민스키와 패퍼트는 서로 연결된 신경세포의 여러 층이 더 많은 것을 할 수 있다고 인정했지만, 두 사람은 그렇게 학습하는 방법을 발견하지 못했다.
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问题是,没有明确的方法来改变隐藏层神经元的权重,以减少输出层神经细胞引起的错误。
문제는 출력 층에 있는 신경세포가 일으킨 오류를 줄이기 위하여 숨겨진 층들에 있는 신경세포의 가중치를 바꾸는 명확한 방법이 없다는 점이다.
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每个隐藏的神经元都通过多种途径影响其输出,所有错误都有产生这些的1000个来源。
숨겨진 모든 신경세포는 복수의 경로를 통하여 출력에 영향을 미치고 모든 오류는 이를 낳는 1000개의 원천이 있다.
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在接下来的15年里,知识工程师试图占据中心舞台,而机器学习似乎已成为历史的灰烬。
그 후 15년 동안 지식공학자는 무대의 중앙을 차지하려 했고 머신러닝은 역사의 잿더미에 처박힌 듯 보였다.
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1982年,Hopfield发现大脑和旋转玻璃之间存在惊人的相似性,旋转玻璃是一种深受统计物理学家喜爱的奇异材料。
1982년 홉필드는 통계물리학자에게 많은 사랑을 받은 이색적인 물질인 스핀유리와 두뇌 사이에 존재하는 놀랄 만한 유사성을 발견했다.
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这开始了联结主义者的复兴,几年后随着第一个解决信任分配问题的算法的发明达到顶峰,并迎来了机器学习取代知识工程成为人工智能主导范式的新时代。
이로써 연결주의자의 부흥이 시작되었고, 몇 년 후 신뢰 할당 문제를 해결하는 최초의 알고리즘을 발명하면서 절정에 달했으며, 머신러닝이 인공 지능 분야에서 지배적인 패러다임으로 지식공학을 대체하는 새로운 시대가 열렸다.
한국어로 번역
自旋玻璃具有类似玻璃的特性,但实际上并不是玻璃,而是磁性物质。
스핀유리는 유리 같은 성질을 지니고 있지만 실제로 유리가 아니라 자성 물질이다.
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所有电子都是由于自旋而形成的小磁铁,自旋指向上或下。
모든 전자는 스핀 때문에 작은 자석이며 스핀은 위쪽 혹은 아래쪽을 가리킨다.
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类似铁这样的材料中,电子的自旋倾向于沿一个方向排列。
철 같은 물질에서 전자의 스핀은 한 방향으로 정렬하려는 경향이 있다.
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如果向下旋转的电子被向上旋转的电子包围的话,向下旋转的电子就会向向上旋转的电子旋转。
아래쪽 스핀을 지닌 전자가 위쪽 스핀을 지닌 전자에 둘러싸인다면 아래쪽 스핀을 지닌 전자는 위쪽 스핀을 가진 전자로 스핀이 바뀔 것이다.
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铁块的旋钮大部分在一个方向排列成磁铁。
철 덩어리의 스핀들이 대부분 한 방향으로 정렬하면 자석이 된다.
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在普通磁体中,周围旋转之间的相互作用的强度对所有配对相同,但在自旋玻璃中相互作用强度可能会不同。
보통의 자석에서 주위 스핀들 사이 상호작용의 세기는 모든 짝에 대해 같지만 스핀유리는 상호작용의 세기가 다를 수 있다.
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也会发生负面的相互作用,导致周围的旋转指向相反的方向。
음의 상호작용이 나타나기도 하여 주위의 스핀들을 반대 방향을 향하게 만든다.
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一般磁铁的能量在所有的自旋对齐时处于最低状态,但在自旋玻璃中,这并不是那么简单的事情。
보통 자석의 에너지는 모든 스핀이 정렬되었을 때 가장 낮은 상태이지만 스핀유리에서는 그렇게 단순하지 않다.
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出于这个原因,自旋玻璃不一定会在其整个范围内稳定到最低能量状态。
이러한 사유로 스핀유리는 전 범위에서 가장 낮은 에너지 상태로 반드시 안정화되지는 않는다.
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局部最小值是比通过改变自旋可以达到的、比任何状态都低的能量状态。
국소 최소점은 스핀을 변경하여 도달할 수 있는 어떤 상태보다도 낮은 에너지 상태다.
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霍普菲尔德发表了自旋玻璃和神经网络之间的有趣的类比性。
홉필드는 스핀유리와 신경망 사이의 흥미로운 유사성을 발표했다.
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电子的自旋对周围环境的反应就像神经细胞一样。
전자의 스핀은 신경세포와 많이 비슷하게 주변의 행동에 반응한다.
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受这一事实的启发,霍普菲尔以旋转玻璃的方式定义了根据时间而变化的神经网络,并假设神经网络的最小能量状态是记忆。
이런 사실에 영감을 얻어 홉필드는 스핀유리의 방식대로 시간에 따라 변하는 신경망을 정의하고 신경망의 최소 에너지 상태가 기억이라고 상정했다.
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例如,如果其中一个记忆是根据数字9形成的黑白像素的形状,而神经网络看到一个扭曲的9那么这个9会收敛到理想的9,神经网络就会识别出来。
예를 들어 기억 중 하나가 숫자 9에 따라 형성된 흑백 화소들의 모양이고 신경망이 비뚤어진 9를 본다면 이 9는 이상적인 9에 수렴되고 신경망이 인식할 것이다.
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突然间,许多物理理论开始适用于机器学习,统计物理学家蜂拥而至,帮助神经网络摆脱之前根深蒂固的局部最小值。
갑자기 많은 물리 이론을 머신러닝에 적용할 수 있게 되었고, 통계물리학자들이 물밀듯이 이 분야로 몰려들어 신경망이 이전에 처박혀 있던 국소 최소점에서 빠져나오도록 도왔다.
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旋转玻璃仍然是一个非常不切实际的大脑模型。
하지만 스핀유리는 여전히 두뇌의 매우 비현실적인 모형이다.
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例如,自旋相互作用是对称的,但大脑神经细胞之间的连接不是对称的。
예를 들면 스핀 상호작용은 대칭적이지만 두뇌 신경세포들 사이의 연결은 대칭적이지 않다.
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一个大问题是Hopfield的模型忽略了真实神经细胞是统计的这一事实。
또 다른 큰 문제는 홉필드의 모형이 실제 신경세포가 통계적이라는 사실을 무시한 점이다.
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真正的神经细胞作为输入的函数不会根据其输入确定性地打开或关闭,而是随着输入加权和的增加,神经细胞更有可能触发,但这并不确定。
실제 신경세포는 입력들의 함수로서 결정론적으로 켜지거나 꺼지지 않고 오히려 입력의 가중치 합이 증가하면 신경세포가 발화할 가능성이 더 커지지만 확실한 것은 아니다.
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神经网络的多种状态以一定的概率分布,高能量状态的概率比低能量状态的概率低。
신경망의 여러 상태는 일정한 확률로 분포하고 더 높은 에너지 상태는 더 낮은 에너지 상태보다 기하급수로 확률이 작다.
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玻尔兹曼机器与人类相同的方式醒来和入睡来学习。
볼츠만 기계는 사람과 똑같이 교대로 깨었다가 잠이 들었다가 하면서 학습한다.
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清醒时感觉神经细胞按数据指示点火,隐性神经细胞根据神经网络的动态状态和感觉输入逐渐改变。
깨어 있는 동안 감각 신경세포는 데이터가 지시하는 대로 발화하고, 은닉 신경세포는 신경망의 동적 상태와 감각 입력에 따라 점진적으로 바뀐다.
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例如,如果向神经网络显示一张9的影像,则视频黑色像素对应的神经元打开,其他的关闭,隐藏的神经细胞根据像素中给定的玻尔兹曼分布随机激发价值。
예를 들어 신경망에 9라는 영상을 보여 주면 영상의 검은 화소에 대응하는 신경세포는 켜지고 나머지는 꺼지며 은닉 신경세포는 화소값에 주어진 볼츠만 분포에 따라 무작위로 발화한다.
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睡觉时玻尔兹曼机器让感觉和隐藏的神经细胞自由工作并开始做梦。
잠을 자는 동안 볼츠만 기계는 감각과 은닉 신경세포가 자유롭게 작동하게 놓아두고 꿈을 꾼다.
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就在新的一天黎明之前,玻尔兹曼机器在做梦期间看到的状态的统计数据与昨天的活动进行比较,并更改分配给连接的权重以使它们匹配。
새로운 날이 밝기 바로 전에 볼츠만 기계는 꿈을 꾸는 동안 보였던 상태의 통계값들을 어제 활동과 비교하고 연결에 할당된 가중치를 변경하여 그 값들이 일치하도록 한다.
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如果两个神经细胞在白天有一起起火的倾向,在睡眠期间起火较少,那么它们的连接权重就会增加。
만약 두 신경세포가 낮 동안에 함께 발화하는 경향이 있고 자는 동안에는 덜 발화하면 그들의 연결에 대한 가중치는 올라간다.
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每天这样做的话,感觉神经细胞之间的预测相关性会逐渐发展,从而匹配现实。
매일 이렇게 하면 감각 신경세포 사이의 예측된 상관성이 점진적으로 발전하여 실제와 일치한다.
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这个时候,玻尔兹曼机学习了一个很好的模型来描述数据,有效地解决了信任分配问题。
이 시점에서 볼츠만 기계는 데이터를 설명하는 훌륭한 모형을 배우고 신뢰 할당 문제를 효과적으로 해결한다.
한국어로 번역
在接下来的十年左右,杰夫·辛顿继续尝试创造玻尔兹曼机器的各种变体。
제프 힌튼은 그다음 10여 년 동안 볼츠만 기계의 여러 가지 변형을 만드는 시도를 계속했다.
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他比任何人都更努力地去理解大脑是如何运作的。
그는 누구보다 오랫동안 그리고 열심히 두뇌가 어떻게 작동하는가를 이해하려고 노력했다.
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本章稍后将介绍深度学习。
딥 러닝은 이 장의 뒷부분에서 다룰 것이다.
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逆向波是解决信任分配问题的比玻尔兹曼机器更好的算法,下次再观察。
역전파는 신뢰 할당 문제를 해결하는 일에 볼츠만 기계보다 더 나은 알고리즘이며 다음에 살펴볼 것이다.
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虽然玻尔兹曼机在理论上可以解决信任分配问题,但在实际上它却非常缓慢且难以学习,因此适用到应用中大多是不太实用的。
볼츠만 기계는 신뢰 할당 문제를 이론으로는 풀 수 있지만 실제로는 학습이 매우 느리고 어려움이 많아 응용 분야에 적용하기에는 대부분 비실용적이다.
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过度简化的问题可以追溯到McCulloch和Fitz。
과도 단순화 문제는 맥컬록과 피츠까지 거슬러 올라간다.
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单个尖锐的电压波形对接收神经元几乎不会产生影响。
하나의 뾰족한 전압 파형은 수신 신경세포에 영향을 거의 주지 못한다.
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要想唤醒接收神经元,必须几个尖峰电压波形紧密连续。
수신 신경세포를 깨우려면 뾰족한 전압 파형 여러 개가 가깝게 붙어서 연이어 도달해야 한다.
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神经细胞与逻辑电路相比更像电压变换器。
신경세포는 논리 회로보다는 전압 주파수 변환기와 더 비슷하다.
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频率随电压发生变化的曲线如下图所示。
전압에 따른 주파수의 곡선은 다음의 그림과 같다.
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这个是世界上最重要的曲线,所以我建议要仔细看看。
세상에서 가장 중요한 곡선이므로 꼼꼼히 살펴보기를 권한다.
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起初,随着输入的增加,输出缓慢增加,但似乎增加非常缓慢,并保持恒定值。
처음에는 입력이 커지면 출력이 천천히 증가하는데 아주 천천히 증가하여 일정한 값을 유지하는 것으로 보인다.
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它开始变化更快,变得很快,然后逐渐缓慢变化并再次变为恒定值。
그러다가 더 빠르게 변하기 시작하고 매우 빠르게 변하다가 점차 더 천천히 변하여 다시 일정한 값이 된다.
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表示晶体管输入和输出之间关系的传递曲线也是S曲线。
트랜지스터의 입력과 출력 사이의 관계를 나타내는 전달 곡선도 S자 곡선이다.
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计算机和大脑的许多部分适用这个S曲线。
컴퓨터와 두뇌의 많은 부분에 이런 S자 곡선이 적용된다.
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急剧变化时的引爆点也同样可以称为S形曲线。
급격한 변화 시점인 티핑 포인트도 똑같이 S자 곡선이라고 부를 수 있다.
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地震是两个相邻构造板块的相对位置上的状态转变前的状态。
지진은 이웃한 지질구조판 두 개의 상대적인 위치에서 나타난 상태 전이다.
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熊彼特说,经济是在下降和上升中发展的。
슘페터는 경제는 하강과 상승을 하며 발전한다고 말했다.
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肌肉的所有运动都沿着S形曲线。
당신 근육의 모든 움직임도 S자 곡선을 따른다.
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动画片也是随着迪士尼的动画片制作者们开始了解肌肉的运动并模仿,获得了新的自然感。
만화영화도 디즈니의 만화영화 제작자들이 근육의 움직임을 알고 따라 하기 시작하면서 새로운 자연스러움을 얻었다.
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刚开始固定在一个物体上,然后跟着意识转移到另一个物体上的我们的眼睛也遵循S曲线。
한 물체에 고정되었다가 의식과 함께 다른 물체로 이동하는 우리의 눈도 S자 곡선을 따른다.
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从宇宙到显微镜的世界,从日常变成改变人生的世界,是展开状态转移的广阔交响曲。
우주에서 현미경의 세계로, 그리고 일상적인 일에서 인생을 바꾸는 일로 변하는 세상은 상태 전이가 펼쳐지는 광대한 교향곡이다.
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S曲线不仅作为有效模型才很重要。
S자 곡선은 효과 있는 모형으로서 단지 중요한 것이 아니다.
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如果将S曲线的中间部分放大,则它接近于一条直线。
S자 곡선의 중간 부분을 확대해 보면 직선에 가깝다.
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许多我们认为是线性的现象实际上是S形曲线。
우리가 선형적이라고 생각하는 많은 현상이 사실은 S자 곡선이다.
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由于相对论并且与牛顿定律相反,加速度不会随力线性增加,而是沿着经过原点的S曲线。
상대성 때문에 그리고 뉴턴 법칙에 반하여 가속도는 힘에 따라 선형적으로 증가하지 않고 원점을 지나는 S자 곡선을 따른다.