愿到最后我知，锻炼从前的意义

2个像素，即 X 和 Y：

其当中，家猫绘成X=1.62，Y=-1.46，老鼠绘成X=-1.45，Y=-2.12。同时，在一般而言上，我们以大写字母+1并不相同家猫绘成，大写字母-1并不相同老鼠绘成。现在我们在此之后来获取这个神秘的“同样的最简单”。我们先给X、Y各自乐府一个系数W1、W2，再加一个阈绝对值b，以拟合一个式子，使得:

1）W1*X+W2*Y+b≥0时，驱动大写字母+1，识别系统为家猫绘成；

2）W1*X+W2*Y+b＜0时，驱动大写字母-1，识别系统为老鼠绘成。

这里的 W1 、W2 、b 即是“绝对值”。含 X 、Y 的原始数据就被称作“原始数据集”。

后续,我们在此之后回传格外多的绘成，即回传格外多相同色彩、相同共通点、相同视角的美美老鼠老鼠绘成，这些绘成以相同的（X,Y）顺利完并成回传：

为了使色彩、共通点、视角各异的所有家猫老鼠绘成，都能被确实划分在在、识别系统成来，我们需要不停格外改W1、W2 、b的绝对值，从而使得：

1）回传的各种家猫绘成的原始数据(X,Y)经过W1*X+W2*Y+b 的运算，都获取≥0的结果，从而驱动大写字母+1，确实识别系统为家猫绘成；

2）回传的各种老鼠绘成的原始数据(X,Y)经过W1*X+W2*Y+b 的运算，都获取＜0的结果，从而驱动大写字母-1，确实识别系统为老鼠绘成。

这个“不停格外改 W1、W2、b 的绝对值”的执行过程就被称作绝对值的修习，也被称作数学模型的框架训练。

当找那组很难确实区别于所有家猫绘成和老鼠绘成的“箭头”，即找就此有用的绝对值W1、W2、b时(上绘成右下，当W1=6.91，W2=-4.10，b=0时，黄点对此的美美和蓝点对此的老鼠老鼠被就此区别于在在)，这一轮数学模型的框架训练，绝对值的修习，电脑程式的修习就完并成了。

在单单的电脑程式框架训练执行过程当中，根据数学模型和任务的相同，涉及的绝对值为数往往非常强大，可以从几百到数亿不等。一个简单的离散复归数学模型确实只有几个绝对值。但是大型的卷积人工神经网络(CNN)或者长短期记忆网络(LSTM)，绝对值的为数则时会急剧下降。在较低级的数学模型当中，比如用于形式化执行的Transformer数学模型(例如GPT续作)，绝对值的为数可以达到几十亿。

MLT-小结：电脑程式修习的框架物理现象用简单的说道是来解释，就犹如是教一个女儿通过经验来修习。“经验”是自然语言、绘成像、录像带、播放器或其他范例的原始数据，这些原始数据将通过各种方式中被转化成为电脑程式可以了解和执行的个数。电脑程式在此之后去找一个“同样的最简单” 以凸显回传个数与驱动个数彼此间的人关系渐进，然后通过格外改式子当中的相同绝对值，找就此有用的绝对值，并核实最佳的式子。所以，电脑程式修习的执行过程还可以被视为是一个探寻最佳参数的执行过程。

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