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  认知过程，通过外界的特征和向上的权重（认知权重）产生每层的抽象表示（结点状态），并且使用梯度下降修改层间的下行权重（生成权重）。也就是“如果现实跟我想象的不样，改变我的权重使得我想象的东西就是这样的”。
 终于可以聊到Deep learning了。上面我们聊到为什么会有Deep learning（让机器自动学习良好的特征，而免去人工选取过程。还有参考人的分层视觉处理系统），我们得到个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。那么多少层才合适呢？用什么架构来建模呢？怎么进行非监督训练呢？
 也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游样，是人类较美好的梦想之。虽然计算机技术 已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了 这两者，它甚至都不能分辨个喵星人和个汪星人。
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