觉醒后校花哭着说爱我第2章 第二集超脑显威课堂惊四座

第二天早上七点叶南准时醒了过来。

宿舍里另外三个室友还在呼呼大睡昨晚他们打游戏到凌晨两点此刻床头还堆着外卖盒子和脏衣服。

叶南以前也和他们一样偶尔逃课晚上熬夜打游戏成绩在班里中游徘徊没什么存在感。

但现在他的脑海里清晰地浮现出今天的课程表：上午八点半是计算机系的《人工智能导论》十点二十是《线性代数》下午两点是《英语听说》。

以前他最头疼的就是《人工智能导论》和《线性代数》尤其是《人工智能导论》的老师李教授出了名的严格上课喜欢随机点名提问答不上来的直接扣平时分。

叶南轻手轻脚地起床洗漱完毕后从衣柜里翻出一件还算干净的白T恤和牛仔裤——虽然不贵但洗得很整洁。

他对着镜子照了照发现自己的眼神和以前不一样了以前总是带着点怯懦和不自信现在却很明亮透着一股笃定的光。

八点十分叶南提前二十分钟来到了《人工智能导论》的教室。

教室里已经来了不少人大多是三三两两坐在一起聊天、玩手机。

叶南找了个靠前的位置坐下——以前他总是坐在最后一排怕被老师点名现在他想试试自己的“最强大脑”到底有多厉害。

他拿出课本翻开《人工智能导论》的第三章“神经网络与深度学习”。

以前他看这一章的时候光“反向传播算法”就琢磨了一个星期都没搞懂现在随便扫了一眼脑海里就自动浮现出算法的原理、推导过程甚至还有几个优化方案比课本上讲的还要深入。

他试着在草稿纸上推导公式笔尖划过纸张的速度飞快思路清晰得可怕不到十分钟就把整章的重点难点全弄明白了。

“哟叶南今天怎么坐这么靠前？不怕李教授点名啊？”一个调侃的声音传来。

叶南抬头看见同班的赵磊和两个男生走了过来赵磊是班里的富二代平时和张昊玩得不错以前也经常跟着别人一起嘲笑叶南追刘佳怡的事。

叶南没像以前那样尴尬地低下头只是淡淡地看了他一眼：“上课坐前面不是很正常吗？” 赵磊愣了一下显然没料到叶南会这样回应。

以前的叶南只要被人一调侃脸就会红要么沉默要么小声辩解从来不会这样平静又带着点疏离的语气。

赵磊撇了撇嘴没再说话和朋友坐在了叶南后面的位置还故意和身边的人小声嘀咕：“装什么装说不定等会儿李教授一点名就露馅了。

” 叶南没理会他们的议论继续翻看课本。

八点半李教授准时走进教室。

李教授今年五十多岁戴着一副厚眼镜头发花白手里拿着一个平板电脑脸上没什么表情一上来就开门见山：“上节课我们讲了神经网络的基本结构今天我们重点讲反向传播算法。

在讲新课之前我先提问几个同学检查一下大家上节课的掌握情况。

” 教室里瞬间安静下来所有人都低下头假装看书生怕被李教授点到。

李教授的目光在教室里扫了一圈最后落在了靠前的位置——准确地说落在了叶南身上。

“叶南”李教授推了推眼镜“你来说说神经网络中激活函数的作用是什么？常用的激活函数有哪些？各自的优缺点是什么？” 话音刚落教室里所有人的目光都集中到了叶南身上包括后面的赵磊脸上带着看好戏的表情。

谁都知道叶南上节课差点睡着了平时作业也是抄的怎么可能答得上来？ 赵磊甚至已经准备好了等叶南答不上来的时候就小声和身边的人嘲笑他。

但接下来叶南的表现让所有人都惊呆了。

叶南站起来声音清晰、语速平稳没有丝毫卡顿：“激活函数的核心作用是为神经网络引入非线性因素否则无论神经网络有多少层最终都只是一个线性回归模型无法处理复杂的非线性问题。

常用的激活函数主要有四种：第一种是Sigmoid函数优点是输出值在0到1之间可用于二分类问题的概率输出缺点是存在梯度消失问题在深层网络中表现不佳且输出不是零均值会影响梯度下降的效率；第二种是Tanh函数解决了Sigmoid函数零均值的问题输出值在-1到1之间但同样存在梯度消失问题在输入值较大或较小时梯度趋近于零；第三种是ReLU函数优点是计算速度快在输入为正时梯度恒为1有效解决了梯度消失问题缺点是存在‘死亡ReLU’现象当输入为负时神经元永久失活；第四种是Leaky ReLU函数在ReLU的基础上为负输入值添加了一个很小的斜率解决了死亡ReLU问题但超参数需要手动调整在某些场景下鲁棒性不如ReLU……” 叶南不仅答出了激活函数的作用和种类还详细分析了每种函数的优缺点甚至提到了“死亡ReLU”“鲁棒性”这些课本上没有深入讲的知识点条理清晰逻辑严谨比李教授课件上的内容还要全面。

教室里鸦雀无声所有人都目瞪口呆地看着叶南——这还是那个连作业都要抄的叶南吗？他怎么可能懂这么多？ 赵磊脸上的笑意僵住了嘴巴张得能塞进一个鸡蛋完全不敢相信自己的耳朵。

李教授也愣了一下推眼镜的动作顿在半空他看了看手里的教案又看了看叶南眼神里充满了惊讶：“很好回答得非常全面甚至超出了课本的范围。

那我再问你针对Sigmoid函数的梯度消失问题在实际应用中有哪些解决方案？” 这个问题更难了属于深度学习的进阶内容李教授本来是准备在这节课后半段讲的没想到居然拿来问叶南。

所有人都觉得叶南这次肯定答不上来了。

但叶南依旧从容不迫：“主要有三种解决方案。

第一使用残差网络（ResNet）通过shortcut连接让梯度可以直接从后层传到前层避免梯度在深层传播中逐渐衰减；第二使用 喜欢觉醒后校花哭着说爱我请大家收藏：()觉醒后校花哭着说爱我20小说网更新速度全网最快。

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