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241 AI（第2页）

“行。那挂了。”

挂断电话，路舟也就随便找了个位置坐下，手上是翻看着案上的一些资料。

他一看，其中一份是关于神经网络的梳理资料，而另一份路舟估摸着像是份考题。

这第一份资料，是微讯目前数据挖掘和文本理解系统的一部分理论形式说明，路舟早前就看过完整的部分。而这也是微讯目前一些已经实际使用的功能。

比如针对信息的分类、非结构化知识抽取、热点追踪等。当然，这也会用在一些鉴黄、鉴违规的场景。

其实路舟吩咐陆铭所做也是一些和人工智能相关的研究。

当然，硬要说的话，路舟也觉这ai也并没有大部分人所认为的那般神秘。对ai的研究是自计算机诞生不久就有之。

而现在，机器学习也是已经被不少互联网公司所使用，诸如千度图搜采用卷积神经网络来处理图像、搜狗等输入法产品采用循环神经网络来处理语音识别和文本处理等。

梦谷之中，如今随着数据多个产品的推进，每天都在产生着大量的数据。这些也成为了喂养供机器学习成长的养料。

“请问是陆师兄吗？”

路舟正思考着，听了声音抬眼一看，是三个学生，想来应该是面试的人员。

“嗯。我是。”路舟点了点头。

这戴着眼镜略显清秀的学生说道，“师兄好。我是甄臻。”

她一旁的女生说道，“师兄好，廖文秀。”

“曹文聪。”

路舟，“你们好，面试的话再等等。门外的同学也进来等吧。”

门外的学生一听，一窝蜂都进门坐到座位上等待。位置是不多，没座的也只能站着等。

“师兄可以给我们讲讲之前你下发的题吗？”甄臻问道。

随后她又补了一句，“呃，如果面试要涉及就算了。”

路舟拿起考题看了一眼，“也行。随便讲讲应该是没什么问题。”

“这个卷说不上多复杂。首先是先针对神经元进行设计，转变成数学运算的问题，那需要先给输入数据增加权重，再之后对结果进行一个偏置，最后则通过一个激活函数来获得一个最终值。常见的激活函数比如可以使用生物学中常用的sigoid作为阈值函数。

这就是个简单的搭建过程。”

路舟停了下来，思考片刻又接着说了下去。

“而在训练这个网络之前，我们可以用均方误差来定义loss值，确定训练之后的预测结果是否达到要求。均方误差我就不多讲了，应该都懂吧。”

“”