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当S曲线减小时，类似于阶跃函数，在输入的极限值处输出突然从0变为1。

S자 곡선을 축소해 보면 계단함수와 비슷하여 입력의 한계값에서 출력이 갑자기 0에서 1로 바뀐다.

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改变输入电压范围的S形曲线显示数字电脑、放大器、收音机调谐器等所有模拟设备使用的晶体管的行为。

그래서 입력 전압 범위를 바꾼 S자 곡선은 디지털 컴퓨터와 증폭기, 라디오 동조기 등 모든 아날로그 장치에 사용되는 트랜지스터의 동작을 나타낸다.

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S形曲线在前期实际上是指数函数，在后期的饱和状态时接近指数函数下降。

S자 곡선은 초기 부분에서 사실상 지수함수이고 후기의 포화 상태 시점에서는 지수함수적으로 감소하는 것에 가깝다.

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缓慢、快速和缓慢变化的S曲线的微分值是低、高和低。

천천히, 빠르게, 천천히 변하는 S자 곡선의 미분은 낮고, 높고, 낮은 값이다.

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任何函数都可以非常接近地近似为S形曲线的总和。

사실 모든 함수는 S자 곡선의 합으로 상당히 가깝게 근사화할 수 있다.

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如果函数增加，就添加S曲线，而如果函数减少，就减去S曲线。

함수가 증가하면 S자 곡선을 더하고 함수가 감소하면 S자 곡선을 뺀다.

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儿童的学习并没有稳步提高，而是呈S曲线的形状。

어린이의 학습은 꾸준히 개선하는 것이 아니라 S자 곡선이 이어진 모양으로 나아진다.

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眯着眼看向纽约的天际线，S形曲线相连，沿着地平线展开。

눈을 가늘게 뜨고 뉴욕의 스카이라인을 보면 S자 곡선이 연결되어 지평선을 따라 펼쳐져 있다.

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当然，如果仔细看会看到尖锐的部分，但那只是高楼大厦的尖角。

물론 자세히 보면 날카로운 부분이 보이겠지만 그것은 고층 빌딩의 날카로운 모서리일 뿐이다.

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对我们来说最重要的是，S曲线为分配信心的问题提供了一种新的解决方案。

우리에게 가장 중요한 점은 S자 곡선이 신뢰 할당 문제에 새로운 해결책을 제시한다는 것이다.

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大脑将内部状态转移系统配合外部状态转移系统。

두뇌는 내부의 상태 전이 시스템을 외부 상태 전이 시스템에 맞춘다.

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当它是由许多神经细胞组成的神经网络时，便不是很有效。

그것은 많은 신경세포로 구성된 신경망일 경우 별로 효과적이지 않다.

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首先，我们可以知道输出神经细胞错了多少。

먼저, 우리는 출력 신경세포가 얼마나 틀렸는지 알 수 있다.

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知道实际输出与正确值之间的差异。

실제 출력과 올바른 값 사이의 차이를 아는 것이다.

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更重要的是，误差值可以用来调整隐藏的神经细胞。

더 중요한 점은 그 오류값으로 은닉 신경세포를 조정할 수 있다는 것이다.

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如果神经细胞B抑制A，那么B必须少发火。

그런데 B라는 신경세포가 A를 억제한다면 B는 덜 발화하도록 해야 한다.

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以自己的所有神经细胞收到的信息为依据，每个神经细胞会决定发声的次数。

자신에게 연결된 모든 신경세포에서 받은 회신을 근거로 각각의 신경세포는 얼마나 많이 혹은 적게 발화할지를 결정한다.

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知道自己应该如何运作，检查与其相连的输入神经细胞的活动，神经元会加强或削弱所有输入神经细胞的连接。

자신이 어떻게 작동해야 하는지 알고, 자신에게 연결된 입력 신경세포의 활동을 확인하면서 신경세포는 모든 입력 신경세포와 맺는 연결을 강하게 하거나 약하게 한다.

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每当机器学习视网膜看到新的影像时，它都会一直沿神经网络传递信号，直到输出结果。

머신러닝의 망막은 새로운 영상을 볼 때마다 신경망이 결과를 출력할 때까지 신경망을 따라 신호를 계속 전달한다.

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将此输出与期待值进行比较会产生一个误差信号，该信号穿过神经网络的各个层并返回到视网膜。

이 출력을 기대치와 비교하면 오류 신호를 얻고 이 오류 신호는 신경망의 여러 층을 거쳐 다시 되돌아가 망막에 이른다.

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根据返回的信号和引起它的输入，每个神经细胞调整连接的比重。

되돌아온 신호와 이 신호를 일으킨 입력에 근거하여 각 신경세포는 연결의 가중치를 조절한다.

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如果神经网络看到越来越多的祖母和其他人的视频，权重值就会逐渐收敛到区分两者的值。

신경망이 당신의 할머니와 다른 사람들의 영상을 더욱더 많이 보면 가중치는 점차 둘 사이를 구분해 주는 값으로 수렴한다.

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这种算法被称为逆向波算法，比感知器算法强大得多。

역전파로 알려진 이 알고리즘은 퍼셉트론 알고리즘보다 경이적으로 강력하다.

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逆向波算法在自然界和技术上都是一种非常常见的策略。

역전 파는 자연과 기술 양쪽에서 매우 흔한 전략이다.

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如果急于到达山顶，将攀登到你能找到的最陡峭的倾斜度。

산 정상에 이르려고 서두른다면 당신이 찾을 수 있는 가장 가파른 기울기로 오를 것이다.

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例如，细菌可以向葡萄糖分子浓度增高的方向移动以寻找食物，向毒液浓度降低的方向移动，则可以避免毒液。

예를 들어 세균은 포도당 분자의 농도가 높아지는 쪽으로 이동하여 먹이를 찾을 수 있고 독의 농도가 낮아지는 쪽으로 이동하여 독을 피할 수 있다.

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从飞机机翼到阵列天线，所有的物体都可以通过倾斜下降进行优化。

비행기 날개에서 배열 안테나까지 모든 종류의 사물을 기울기 하강으로 최적화할 수 있다.

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逆向波是在多层磁控管上执行这项工作的有效方法。

역전 파는 다층 퍼셉트론에서 이 일을 수행하는 효과적인 방법이다.

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继续调整重量以降低误差，并在所有调整失败时停止。

가중치를 계속 조절하여 오류를 낮추고 조절이 모두 실패하면 멈춘다.

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使用逆向波算法，您不必想办法无中生有地调整每个神经细胞的权重。

역전파를 사용하면 각 신경세포의 가중치를 아무것도 없는 데서 어떻게 조절할 것인가를 알아내지 않아도 된다.

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以之前调节其他神经细胞的方式，可以通过调节连接到这些神经细胞的神经细胞来控制每一层的细胞。

이전에 다른 신경세포들을 어떻게 조절했는가를 기반으로 그 신경세포들과 연결된 신경세포를 조절하는 방식을 통해 층마다 하나씩 조절할 수 있다.

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如果紧急情况下得扔掉除了一个机器学习工具之外的所有工具，那么倾斜下降就是最想保留的工具。

비상사태 때문에 머신러닝 도구 중 한 가지를 제외하고 전부 버려야 한다면 기울기 하강은 당신이 꼭 보유하고자 하는 도구일 것이다.

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假设你的神经网络只有一个权重，根据这个权重错误值的图表如下。

당신의 신경망에 오직 하나의 가중치만 있고 이 가중치에 따른 오류값의 그래프가 다음과 같다고 가정해 보자.

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如果神经网络以0.75的权重开始优化，那么逆势波就会像滚下山坡的球一样，在几个阶段内就会达到最佳值。

신경망이 0.75의 가중치로 최적화를 시작했다면 역전 파는 언덕을 굴러 내려가는 공처럼 몇 단계 만에 최적치에 도달할 것이다.

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如果你从5.5开始，反向传播算法的优化会滚动到7.0并固定在那里。

하지만 5.5에서 시작했다면 역전파의 최적화는 7.0로 굴러가서 거기에 고착될 것이다.

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如果只有一个权重，可以通过将其增加0.01并仔细检查权重来找到最佳值。

가중치가 하나라면 0.01씩 증가시키며 꼼꼼하게 가중치를 시험하여 최적값을 찾을 수도 있을 것이다.

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不用说一百万个或数十亿个，即使是只有几千个重量，这种方法也是不可选的。

하지만 가중치가 100만 개나 수십억 개는 고사하고 수천 개만 되더라도 이 방법은 선택할 수 있는 방법이 아니다.

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因为考试次数会根据加权值以几何级数增长。

시험 횟수는 가중치 수에 따라 기하급수로 늘어나기 때문이다.

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整个范围内的最小值隐藏在难以想象的广泛的空间的某个地方，找到它只是运气好。

이 경우 전체 범위에서 가장 작은 값은 상상할 수 없을 정도로 광활한 초공간 어딘가에 숨어 있으며, 이것을 찾는 것은 그냥 운이 좋을 때다.

문장의 의미를 잘 파악하여 한국어로 번역해줘.

在他几乎喘不过气来之后，他决定更系统地移动。

간신히 숨을 고른 후 좀 더 체계적으로 움직여야겠다고 결심한다.

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如果喜马拉雅山脉中只有珠穆朗玛峰，而且珠穆朗玛峰是一个完美的圆锥体，那么这种方法会奇迹般地取得成功。

히말라야 산맥에 에베레스트 산만 있고 에베레스트 산이 완전한 원뿔이라면 이 방법은 기적같이 성공할 것이다.

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如果您在四处都是下坡且距离顶部还很远的地点时，则更有可能发生这种情况。

하지만 더 일어날 가능성이 높은 것은 주위가 모두 내리막인 곳에 도달했을 때 아직도 정상에서 매우 멀리 떨어진 경우다.

문장의 문법과 의미를 분석하여 한국어로 번역.

这种情况除了在3D空间的话，就是在超空间山上反向传播算法时会发生的情况。

이 상황은 3차원 공간을 제외하면 초공간의 산을 오르는 역전파에 일어나는 일이다.

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如果你的神经网络中只有一个神经细胞，那么它就会一次一个更好的加权，达到顶峰。

당신의 신경망에 단 하나의 신경세포만 있다면 한 번에 한 단계씩 더 좋은 가중치로 올라가면서 정상에 도달할 것이다.

위 문서 한국어로 번역해주실 수 있을까요?

在多层感知器的情况下，由于地形过于弯曲，只有运气好的时候才能找到最高峰。

하지만 다층 퍼셉트론의 경우 지형은 매우 굴곡져서 가장 높은 봉우리를 발견하는 것은 운이 좋을 때나 가능하다.

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这就是为什么包括明斯基和帕弗特在内的几个人还没有找到训练多层感知器的方法的原因。

이것이 민스키와 패퍼트를 포함한 여러 사람들이 다층 퍼셉트론을 학습시키는 방법을 찾지 못한 요인이다.

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他们想用S曲线代替阶梯函数并应用梯度下降，但很快就遇到了误差的局部极小点的问题。

그들은 계단함수를 S자 곡선으로 교체하고 기울기 하강을 적용하는 방법을 생각했겠지만 곧 오류의 국소 최소점이라는 문제에 부딪혔다.

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当时，研究人员不相信计算机模拟实验。

그 당시 연구자들은 컴퓨터 모의실험을 신뢰하지 않았다.

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他们要求对算法的操作进行数学证明，而反向传播算法没有数学证明。

그들은 알고리즘의 동작에 관한 수학적 증명을 요구했고, 역전파에 관한 수학적 증명은 없었다.

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任何局部最小值都将具有较低的值。

국소 최소점 어느 것이라도 낮은 값을 가지고 있을 것이다.

위 문장의 문법을 숙지하고 한국어로 번역하시오.

局部最小点也有更理想的方面，因为与全范围最小值相比，过度匹配数据的可能性较小。

사실 국소 최소점은 더 바람직한 면도 있는데, 전체 범위의 최소점보다 데이터를 과도하게 짜 맞출 가능성이 덜하기 때문이다.

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另一方面，要想固化在局部最佳点，就要在层次的所有轴上固化，所以比起三维，在多维上固化更难。

다른 한편으로는 국소 최적점에 고착되려면 차원의 모든 축에서 고착되어야 하기 때문에 3차원보다는 다차원에서 고착되기가 더 어렵다.

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在夏尔巴人的一点帮助下，反向传播通常可以获得完美的加权值集合。

그래서 사람 셰르파의 도움을 조금 받으면 역전 파는 종종 완벽하게 좋은 가중치의 집합을 얻을 수 있다.

해당 문장의 의미를 이해하여 정확히 한국어로 번역해.

它可能是一个只隐藏在神秘山谷中的人间天堂，而不是一个只需往下走就能到达的大海。

그곳은 아래로 내려가기만 하면 도달 가능한 바다가 아니라 신비한 계곡에만 숨어 있는 지상낙원일 수도 있다.

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多层感知器的学习,出发点稍有不同,也能得到完全不同的答案，这一点来看它是一个混乱的过程。

다층 퍼셉트론의 학습은 출발점이 약간만 다르더라도 전혀 다른 해답에 도달할 수 있다는 점에서 혼란스러운 과정이다.

주어진 문장의 문법과 의미를 정확히 이해하여 한국어로 번역해주세요.

这种现象在小差异处于初期加权值时和学习数据时同样出现,不仅出现在逆向波,还出现在所有强大的机器学习算法中。

이런 현상은 작은 차이가 초기 가중치에 있을 때와 학습 데이터에 있을 때 똑같이 나타나며 단지 역전파뿐 아니라 모든 강력한 머신러닝 알고리즘에도 나타난다.

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通过减去S曲线，让每个神经细胞只输出其输入的加权和，就可以消除局部最优点的问题。

S자 곡선을 빼고 각 신경세포가 입력의 가중치 합을 그냥 출력하게 하면 국소 최적점의 문제를 없앨 수 있다.

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显示错误的图片非常平滑，只有一个最小值的整个区域的最小值。

그러면 오류를 표시하는 그림은 매우 매끄러워지고 단 하나의 최솟값인 전 영역의 최소값만 생긴다.

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由于线性函数们的线性函数仍然是线性函数，所以线性神经细胞们的神经网络并不比单个神经细胞好。

하지만 선형함수들의 선형함수는 여전히 선형함수여서 선형 신경세포들의 신경망은 하나의 신경세포보다 나을 것이 없다.

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线性大脑不管他的大小都比蛔虫都要迟钝。

선형 두뇌는 그 크기가 얼마가 되든지 회충보다 둔하다.

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S曲线是平淡的线性函数和极其敏感的阶跃函数之间的不错的选择。

S자 곡선은 둔한 선형함수와 극도로 민감한 계단함수의 중간이며 훌륭한 선택항이다.

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他们展示了逆反派与其他人一起也能学习排他逻辑合，从而使连接主义者可以嘲笑明斯基和派珀特。

그들은 다른 것들과 함께 역전파가 배타적 논리합도 배울 수 있다는 것을 보여 주어 연결주의자들이 민스키와 패퍼트를 조롱할 수 있게 했다.

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我们将这样的情况以三个神经细胞来表示。

우리는 이런 상황을 신경세포 세 개로 나타낸다.

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一个神经细胞在看到一个年轻男性时会发射，另一个在看到中年妇女时会发射，第三个神经细胞对其中一个发火就发射。

신경세포 하나는 젊은 남자를 볼 때 발화하고 다른 하나는 중년 여성을 보면 발화하고 세 번째 신경세포는 둘 중 하나만 발화하면 발화한다.

해당 문장의 의미를 이해하여 정확히 한국어로 번역해.

知识工程系统做不到，但Nettalk将概括正确地应用于新单词及学会了像人类一样说话的方法。

지식공학 시스템은 할 수 없었지만 넷토 크는 새로운 단어들에 대해 일반화를 정확히 적용할 뿐만 아니라 사람같이 말하는 법을 배웠다.

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赛诺夫斯基在一次研究会议上播放了讲述Nettalk发展的盒式磁带，从而吸引了观众。

세이노브스키는 연구 모임에서 넷토크의 발전 과정을 들려주는 카세트테이프를 틀어 청중을 사로잡았다.

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神经网络的第一个成功是预测股市。

신경망의 첫 번째 성공은 주식 시장을 예측하는 일이었다.

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神经网络比线性模型表现出更好的性能，在金融界流行，因为它可以从混杂着很多干扰部分的数据中感知到小的非线性特性。

신경망은 방해되는 부분이 많이 섞여 있는 데이터에서 작은 비선형 특성들을 감지할 수 있기 때문에 선형 모형보다 더 좋은 성능을 보였으며 금융계에서 유행했다.

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针对典型的投资基金和许多股票项目，会单独训练神经网络，以挑选最有前途的股票，并让人类分析师决定投资哪些股票。

전형적인 투자 기금은 많은 주식 종목에 대해 개별적으로 신경망을 학습시켜 가장 유망한 주식 종목을 고르게 하고 인간 분석가가 그들 중에서 어느 종목에 투자할지를 정하게 한다.

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一些投资基金将整个过程交给机器学习，让其来买卖股票。

하지만 일부 투자 기금은 전 과정을 머신러닝에 맡겨 주식 종목을 사고팔게 한다.

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非线性模型除了在股票市场以外很远的领域上也很重要。

비선형 모형은 주식 시장 너머 멀리 떨어진 영역에서도 중요하다.

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各行各业的科学家都使用它们，因为它们可以做的是线性回归，但他们研究的现象更多是非线性的，多层感知器可以对这些现象进行模型化。

모든 분야의 과학자들은 그들이 할 수 있는 것이 선형 회귀이기 때문에 이를 사용하지만 그들이 연구하는 현상은 비선형인 경우가 더 많고 다층 퍼셉트론이 이런 현상들을 모형화할 수 있다.

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神经网络就像海绵吸水一样吸收状态转移。

신경망은 스펀지가 물을 빨아들이듯이 상태 전이를 빨아들인다.

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神经网络早期成功的另一个例子是学习驾驶汽车。

신경망의 초기 성공을 보여 주는 또 다른 사례는 자동차 운전 학습이다.

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无人驾驶汽车在2004年和2005年由美国国防高级研究计划局主办的自动驾驶汽车竞赛中首次为公众所知。

운전자 없는 차가 처음으로 대중에게 알려진 것은 미국 방위고등연구계획국이 개최한, 2004년과 2005년의 자율차량경연대회였다.

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比这早十多年前，卡内基梅隆大学的研究人员已经训练了一个多层感知器，通过拍摄道路并使其适当地转动方向盘来成功地完成了驾驶汽车。

하지만 이보다 10년 전에 카네기멜론대학의 연구자들이 이미 다층 퍼셉트론을 훈련하여 동영상으로 도로를 감지하고 적절하게 운전대를 돌리게 함으로써 자동차를 운전하는 데 성공했다.

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这可能不是第一辆真正的自动驾驶汽车，但和能开车的十多岁相比毫不逊色。

이것이 최초의 진정한 자율 주행 자동차는 아닐 수도 있지만 10대 운전자들과 비교해서 절대 뒤지지 않은 솜씨였다.

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逆向波算法的应用数不胜数。

역전파의 응용 분야는 셀 수 없을 정도로 많다.

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正如科学中经常出现的情况一样，反向传播算法被发明了不止一次。

과학에서 종종 나타나는 경우처럼 역전파도 한 번 이상 발명된 사실이 드러났다.

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在1980年代初期，有关逆向波算法的论文被领先的人工智能学会拒绝，因为根据评论家的说法，Minsky和Papert已经证明感知器不起作用。

역전파에 관한 논문이 1980년대 초 선두적인 인공 지능학회에서 거절당했는데, 검토위원에 따르면 민스키와 패퍼트가 이미 퍼셉트론이 작동하지 않는다는 것을 증명했기 때문이었다.

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Rummelhart因发明反向传播算法而得到认可，正如哥伦布被认可发现美洲一样。

럼멜하트는 아메리카를 발견한 사람은 콜럼버스라고 인정받는 것처럼 역전파를 발명했다고 인정받는다.

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机器学习的历史本身就说明了为什么需要机器学习的算法。

사실 머신러닝 역사 자체가 왜 머신러닝 알고리즘이 필요한지를 보여 준다.

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一种算法可以在1969年自动找到科学文献中的相关文章，这样可以避免浪费数十年的时间，并促进人们的发现活动。

과학 문헌에서 연관된 논문을 자동으로 찾아 주는 알고리즘이 1969년에 있었다면 수십 년의 시간 낭비를 피했을 것이고 사람들의 발견 활동을 촉진했을 것이다.

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细胞经过复杂的化学反应,把原材料转化为最终产物,从而履行自己的所有功能。

세포는 복잡하게 얽히고설킨 화학반응들을 거쳐 원재료를 최종 산물로 바꾸면서 자신의 모든 기능을 수행한다.

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尽管可以使用前一章中的逆演绎法等符号主义者方法来发现这些化学反应的复杂关系结构，但需要定量学习来构建完整的细胞模型。

이전 장에서 본 역연역법 같은 기호주의자의 방법을 사용하여 이 화학반응들의 복잡한 관계 구조를 발견할 수 있지만 세포의 완전한 모형을 만들려면 정량적인 학습이 필요하다.

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换言之，需要学习与各种基因的表达水平相关的变量，显示环境变量及内部变量之间的关系，以及表示其他各种事物，并用数值表示。

즉 여러 유전자의 발현도와 연결되고, 환경 변수들과 내부 변수들의 관계를 나타내고, 또 여러 가지 다른 일을 나타내는 변수들을 학습하고 이를 수치로 표현해야 한다.

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之所以这是一项艰巨的任务，因为这些量之间的关系不是简单的线性关系。

이런 것이 어려운 과제인 까닭은 이들 수량들의 관계가 간단한 선형 관계는 아니기 때문이다.

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相反，细胞使用互锁反馈环来维持稳定性，这种反馈环出现了非常复杂的行为方式。

오히려 세포는 서로 맞물린 피드백 루프를 사용하여 안정성을 유지하며, 이런 피드백 루프로 매우 복잡한 행동 방식이 나타난다.

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逆向波能有效掌握非线性动作的能力，能很好地处理这些问题。

역 전파는 비선형 동작을 효율적으로 파악하는 능력 때문에 이런 문제를 잘 처리한다.

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如果充分了解细胞的新陈代谢过程并充分观察到相关变量的话，理论上，反向传播算法可以通过多层感知器学习细胞的详细模型，该感知器将每个变量预测为直接原因的函数。

세포의 신진대사 진행 과정을 완전히 파악하고 연관된 변수들을 충분히 관찰한다면 이론상 역 전파는 직접적인 원인들의 함수로 각 변수를 예측하는 다층 퍼셉트론을 통해 세포의 자세한 모형을 학습할 수 있다.

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未来我们可以预见的是，我们对细胞复杂的代谢过程只有部分了解，我们将只能观察到一些我们想知道的变量的一部分。

하지만 미래에 예견할 수 있는 사실은 우리가 세포의 복잡한 신진대사 과정에 관하여 다만 부분적인 지식을 보유할 것이고, 우리가 알고 싶어 하는 변수들의 일부만 관찰할 수 있으리라는 점이다.

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想在为了在缺乏信息且获得的信息之间存在不一致的情况下学习到有用的模型的话，需要使用贝叶斯方法，我们会在第6章深入探讨。

이렇게 정보가 부족하고 획득한 정보들 사이에 서로 맞지 않는 부분이 포함된 상황에서 유용한 모형을 학습하려면 베이즈 방법이 필요하며, 우리는 제6장에서 깊이 알아볼 것이다.

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对于目前可用的特定患者的预测模型也是如此，因此能用的证据里必然掺杂着错误，再加上证据也不足。

현재 이용 가능한 특정 환자에 대한 예측 모형도 같은 상황이어서 이용할 수 있는 증거에는 반드시 오류가 섞여 있으며 게다가 증거는 충분하지도 않다.

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在这种情况下，贝叶斯推断是最好的方法。

이런 경우 베이즈 추론이 가장 좋은 방법이다.

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好消息是，若癌症治疗是目标，不一定需要了解肿瘤细胞功能的每一个细节，在不伤害正常细胞的情况下抑制他们就足够了。

좋은 소식은 암 치료가 목표라면 종양 세포가 기능하는 모든 세부 사항을 반드시 이해할 필요는 없으며 다만 정상 세포를 해치지 않으면서 종양 세포를 억제하기만 하면 충분하다는 것이다.

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在第六章节还将探讨如何寻找学习方向，避免我们不知道或不需要知道的事情。

제6장에서는 우리가 알지 못하고 알 필요가 없는 것들을 피하면서 목표를 향하여 학습의 방향을 잡아 나가는 법도 살펴볼 것이다.

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新陈代谢的复杂过程是经过进化而设计的，所以用机器学习算法进行模拟试验将是我们所追求的道路。

신진대사의 복잡한 과정은 진화를 거치며 설계되었기 때문에 이것을 머신러닝 알고리즘으로 모의시험하는 것이 우리가 추구할 길일 것이다.

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学习一个隐藏层的网络是很棒，但之后的情况很快就变得非常困难了。

하나의 은닉 계층을 가진 네트워크를 학습하는 것은 훌륭했지만 그 일 이후 상황은 곧 매우 어려워졌다.

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如果有高层次，那么反向传播的运作就会失败。

그 이상의 층이 있는 경우 역전파의 작동은 실패했다.

해당 문장의 의미를 이해하여 정확히 한국어로 번역해.

随着层数的增加，错误信号就像河流被分成越来越小的支流,无法识别的个别雨点一样,扩散得越来越浅。

층을 늘리면서 오류 신호는 강이 점점 더 작은 지류로 나뉘어 인식되지 못할 개별 빗방울까지 나뉘듯 점점 더 옅게 퍼져 나갔다.