https://home.wangjianshuo.com/tags/ai%E5%8E%9F%E7%90%86/Recent content in AI原理 on 王建硕的博客HugoenSun, 24 May 2026 09:05:00 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20260524_%E4%BD%A0%E6%89%93%E4%B8%80%E4%B8%AA-hello-%E5%8F%91%E8%BF%87%E5%8E%BB-13-%E4%B8%87%E5%AD%97.htmSun, 24 May 2026 09:05:00 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20260524_%E4%BD%A0%E6%89%93%E4%B8%80%E4%B8%AA-hello-%E5%8F%91%E8%BF%87%E5%8E%BB-13-%E4%B8%87%E5%AD%97.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2026/05/2873-cover.png" fetchpriority="high" /> </p> <p>你打开 Claude Code，或者 Codex，这些编程的工具，跟它打一个「你好」，或者「hello」，按回车。远端是一个大语言模型。</p> <p>你猜，你往那边发了多少东西过去？</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20260524_%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%98%AF%E5%8F%91%E5%8A%A8%E6%9C%BA-Claude-Code-%E6%98%AF%E8%BD%A6.htmSun, 24 May 2026 09:04:00 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20260524_%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%98%AF%E5%8F%91%E5%8A%A8%E6%9C%BA-Claude-Code-%E6%98%AF%E8%BD%A6.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2026/05/2872-cover.png" fetchpriority="high" /> </p> <p>把过去这三年画成一条时间轴，最左边那个点，是 2022 年 11 月 30 号——ChatGPT 诞生的那一刻。那是一个断崖式的变化，一刀切下去，前面和后面是两个世界。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20260521_%E7%94%A8-Claude-Code-%E4%BD%A0%E4%BB%A5%E4%B8%BA%E8%AF%B4%E4%BA%86%E4%B8%80%E4%B8%AA-Hello-%E4%B8%8D%E6%98%AF-%E4%BD%A0%E5%8F%91%E8%BF%87%E5%8E%BB%E4%B8%80%E6%9C%AC%E4%B8%89%E5%9B%BD%E6%BC%94%E4%B9%89.htmThu, 21 May 2026 09:00:00 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20260521_%E7%94%A8-Claude-Code-%E4%BD%A0%E4%BB%A5%E4%B8%BA%E8%AF%B4%E4%BA%86%E4%B8%80%E4%B8%AA-Hello-%E4%B8%8D%E6%98%AF-%E4%BD%A0%E5%8F%91%E8%BF%87%E5%8E%BB%E4%B8%80%E6%9C%AC%E4%B8%89%E5%9B%BD%E6%BC%94%E4%B9%89.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2026/05/2864-cover.png" fetchpriority="high" /> </p> <p>如果你用 Claude Code，在没有任何上下文的时候，给它打一个词，hello。你知道它实际上发过去了什么吗？</p> <p>远比你以为的多。</p> <p>把这一次请求捕获下来看（这是在我自己的环境下抓到的，你那边的工具、技能、记忆不一样，具体数字会不同，但量级是一回事）：我只打了一个单词，发出去的是 137918 个字节，十三万多字符，一本书的厚度。我那个 hello，在里面只占 5 个字符。剩下的十三万多，是它每一次都要随身背着的东西：</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20260518_%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%B7%B2%E7%BB%8F%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA-%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AF%B9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%9A%84%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8.htmMon, 18 May 2026 09:10:00 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20260518_%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%B7%B2%E7%BB%8F%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA-%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AF%B9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%9A%84%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2026/05/2861-cover.png" fetchpriority="high" /> </p> <p>大语言模型现在已经是一个精确的、自然语言对代码的编译器了。</p> <p>什么叫编译器？编译器是把一种语言精确翻译成另一种语言，没有 surprise，没有歧义。你写 C，它编译出来的二进制，每次都一样。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20260512_%E6%8A%8A-LLM-%E5%BD%93%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8-%E6%8A%8A-Skill-%E5%BD%93%E7%A8%8B%E5%BA%8F.htmTue, 12 May 2026 23:10:38 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20260512_%E6%8A%8A-LLM-%E5%BD%93%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8-%E6%8A%8A-Skill-%E5%BD%93%E7%A8%8B%E5%BA%8F.htm<p>可能因为历史原因，一种说法一旦形成，就会一传十，十传百，传播的人不假思索，使得听到的人先入为主，愈发难以独立思考这中间的逻辑。</p> <p>对于 Skill 是什么，绝大多数文章的说法，说 Skill 增强了大语言模型的能力，提供了更多的工具给大语言模型，给大模型装上了手和脚。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20230626_ChatGPT-%E7%9A%84-Function-Call-%E5%A6%82%E5%90%8C-C3PO-%E5%92%8C-R2-D2-%E8%81%94%E6%89%8B.htmMon, 26 Jun 2023 08:34:46 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20230626_ChatGPT-%E7%9A%84-Function-Call-%E5%A6%82%E5%90%8C-C3PO-%E5%92%8C-R2-D2-%E8%81%94%E6%89%8B.htm<p>ChatGPT 6 月 13 日的发布里面的 Function Call 的功能，把自然语言的世界和现在已经有的编程语言的世界打通了。虽然最终我认为整个世界将会是自然语言的世界，但是毕竟现在所有的计算机系统都还是代码和 API 的世界。从存量的角度来说，这是和现有系统兼容的最好的办法。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20230509_%E4%B8%BA%E5%95%A5%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%BD%E8%B7%9F%E7%BE%8A%E9%A9%BC%E5%B9%B2%E4%B8%8A%E4%BA%86.htmTue, 09 May 2023 18:57:58 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20230509_%E4%B8%BA%E5%95%A5%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%BD%E8%B7%9F%E7%BE%8A%E9%A9%BC%E5%B9%B2%E4%B8%8A%E4%BA%86.htm<p>这是我猜想。</p> <p>大语言模型（Large Language Modal）简称 LLM。</p> <p>LLM 发音困难。两个 LL 跟绕口令一样挑战舌头。大家想给它加点原音，帮助发音。</p> <p>有人加了 A，就是LLaMA。而 llama 在西班牙语里正好是羊驼🦙。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20230306_ChatGPT-%E7%9A%84%E7%AA%81%E7%A0%B4%E4%B8%8D%E7%AD%89%E4%BA%8E-AI-%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%85%A8%E9%9D%A2%E7%AA%81%E7%A0%B4.htmMon, 06 Mar 2023 18:45:37 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20230306_ChatGPT-%E7%9A%84%E7%AA%81%E7%A0%B4%E4%B8%8D%E7%AD%89%E4%BA%8E-AI-%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%85%A8%E9%9D%A2%E7%AA%81%E7%A0%B4.htm<p>最近，大家因为 ChatGPT 这个产品（以及后面的大语言模型 LLM）带来的能力，对 AI 的能力产生无法抑制的想象，尤其在访谈节目里面，开始了一场全民科幻小说命题作文大赛，把我们期待 AI 能有的能力一股脑的安在 ChatGPT 身上。输出的文字，有的甚至接近了 ChatGPT 的一本道的输出水平。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20230222_ChatGPT-%E4%B8%AD-G-P-T-%E5%88%86%E5%88%AB%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%84%8F%E6%80%9D.htmWed, 22 Feb 2023 17:56:27 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20230222_ChatGPT-%E4%B8%AD-G-P-T-%E5%88%86%E5%88%AB%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%84%8F%E6%80%9D.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2023/02/2952-06f9fb91.webp" fetchpriority="high" /> </p> <p>流行的技术名词按发音难度排序，ChatGPT 肯定排在前面。</p> <p>到底它为什么叫做 ChatGPT 呢？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍</p> <p>先说 GPT：Generative Pre-Training Transformer</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20230220_ChatGPT-%E5%B8%A6%E6%9D%A5%E7%9A%84-LUI-%E6%AF%94-AIGC-%E5%A4%A7%E5%BE%97%E5%A4%9A.htmMon, 20 Feb 2023 22:06:14 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20230220_ChatGPT-%E5%B8%A6%E6%9D%A5%E7%9A%84-LUI-%E6%AF%94-AIGC-%E5%A4%A7%E5%BE%97%E5%A4%9A.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2023/02/2950-319e3c0f.webp" fetchpriority="high" /> </p> <p>如果认为 ChatGPT 所代表的潮流是 AIGC 的一部分，将是对这个浪潮的巨大误解。</p> <p>ChatGPT 作为一款产品，展示了一个大语言模型（LLM）可能的应用场景，其中 AI 生成文本（AI Generated Text）的能力，尤其令人印象深刻。因为这一挤强心针，大家把对这个能力的热情，泛化到了 AI 生成图像，视频，音乐等各种内容，并且笼统的起了个大词儿的名字，叫做 AIGC。这里面不仅仅包含了 ChatGPT 这样的产品，也包括了 MidJourney 这样优秀的图像生成，以及 Stable Diffusion系列工具。至于视频，音乐等反而没有这么流行，但也都被包了进来。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20230213_ChatGPT-%E4%BB%A5%E5%90%8E-%E5%86%8D%E5%81%9A%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%9A%BE%E5%BA%A6-%E5%92%8C%E5%93%A5%E4%BC%A6%E5%B8%83%E4%BB%A5%E5%90%8E%E5%86%8D%E6%8A%B5%E8%BE%BE%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%96%B0%E5%A4%A7%E9%99%86%E4%B8%80%E6%A0%B7.htmMon, 13 Feb 2023 08:27:44 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20230213_ChatGPT-%E4%BB%A5%E5%90%8E-%E5%86%8D%E5%81%9A%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%9A%BE%E5%BA%A6-%E5%92%8C%E5%93%A5%E4%BC%A6%E5%B8%83%E4%BB%A5%E5%90%8E%E5%86%8D%E6%8A%B5%E8%BE%BE%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%96%B0%E5%A4%A7%E9%99%86%E4%B8%80%E6%A0%B7.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2023/02/2944-84aa2802.webp" fetchpriority="high" /> </p> <p>ChatGPT 之后，国内要做 ChatGPT 的团队摩拳擦掌，最终的目标，做一个类似 GPT3 或者 ChatGPT 的大语言模型。但这件事情到底有多难呢？到底有多靠谱呢？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20230131_ChatGPT-%E5%B0%B1%E5%83%8F%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84-HTML.htmTue, 31 Jan 2023 00:38:38 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20230131_ChatGPT-%E5%B0%B1%E5%83%8F%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84-HTML.htm<p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/ficMBQYNIo0ckUqatZoXsPovVo1lCW1MlwUepeHDggQEruhuKhyLmUuiadg7agP2w9wiaKMdruLiatQOpTxKA8eBcw/640?wx_fmt=jpeg" fetchpriority="high" /> </p> <p>我们最近基于 ChatGPT 做了一些开发，有一些心得分享一下。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍</p> <p><strong>ChatGPT 是一个语言模型，不是通用人工智能‍‍‍‍</strong></p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20220816_%E3%80%8C%E5%99%97%E5%99%97%E3%80%8D%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8F%98%E6%88%90%E3%80%8C%E8%8B%B9%E6%9E%9C%E3%80%8D%E7%9A%84%EF%BC%9A%E8%AE%BA%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A6%82%E5%BF%B5.htmTue, 16 Aug 2022 23:43:07 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20220816_%E3%80%8C%E5%99%97%E5%99%97%E3%80%8D%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8F%98%E6%88%90%E3%80%8C%E8%8B%B9%E6%9E%9C%E3%80%8D%E7%9A%84%EF%BC%9A%E8%AE%BA%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A6%82%E5%BF%B5.htm<p>自然语言处理（NLP）领域近些年最大的突破，或许是 Word2Vec，就是把自然词汇转换成一组数字的算法。比如斯坦福的 GLOVE 模型，就把每个词用 300 个数字表示。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20210702_6%E6%9C%8826%E6%97%A5shai%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%81%9A%E4%BC%9A%E9%A2%84%E5%91%8A.htmFri, 02 Jul 2021 11:13:35 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20210702_6%E6%9C%8826%E6%97%A5shai%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%81%9A%E4%BC%9A%E9%A2%84%E5%91%8A.htm<p>时间：2021年6月26日周六 下午2:30 - 4:30</p> <p>地点：番禺路951号交大书院二楼</p> <p>大家可以在后台回复“聚会”，获取加入快闪群的二维码。（如果把二维码直接放在公众号里面的话，会有爬虫扫描，自动加入群，然后发了广告就撤）本次我们有请Amazon Web Services (AWS) 亚马逊云科技的技术经理，也是我在微软的时候多年同组的同事，技术大拿<strong>姜慧剑</strong>为大家分享《从零开始，上手机器学习工具箱》主要介绍<strong>AutoML的一种实践方式</strong>。如果大家对AutoML不了解的话，它指的是 Automated Machine Learning，就是把本来需要人工介入的特征提取，准备数据，训练模型等等的工作都自动给做了，可以比较快的上手，是入门人工智能比较方便的一个路线。聚会的流程依然是：2:30 - 2:45 相互自我介绍2:45 - 3:45 《从零开始，上手机器学习工具箱》3:45 - 4:30 相互分享<strong>6月19日活动回顾</strong>****<a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652373039&amp;idx=1&amp;sn=71a496cdc83896766140e9f447eaff6b&amp;chksm=bd3052988a47db8e7170ed19581663680daa1e0ee5b6583e1841dbbf6ac0393bb709c8d7b5c1&amp;scene=21#wechat_redirect">《“炼”爱》导演董雪莹做客 SHAI 聚会6月19日活动</a>****上一次的活动里面和董雪莹做了一个半小时的对谈，关于电影制作过程中的摄影师的镜头应用，关于纪录片电影和虚构类电影的区别，关于如何让观众产生代入感，以及关于婚姻，亲密关系的观察等等话题。是我们这个聚会非常有趣的一次小跑题。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%B8%80%EF%BC%9A%E6%88%91%E4%BB%AC%E6%98%AF%E6%80%8E%E4%B9%88%E8%AE%A4%E8%AF%860%E7%9A%84.htmThu, 03 Sep 2020 15:12:02 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%B8%80%EF%BC%9A%E6%88%91%E4%BB%AC%E6%98%AF%E6%80%8E%E4%B9%88%E8%AE%A4%E8%AF%860%E7%9A%84.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-32.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p>题图：Airbnb总部 绘于：2020年3月</p> <p>最近在做人工智能方面的探索的时候，深感能找到的材料中，按照一定步骤编程就能得出结果的信息很多，但大家都把这个过程视为一个黑盒子，常说，这个过程我们就不知道为什么了，反正结果就是计算机有智能了。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%BA%8C%EF%BC%9A%E7%BB%86%E8%8A%82%E6%B6%88%E5%A4%B1%EF%BC%8C%E6%8A%BD%E8%B1%A1%E7%94%9F%E6%88%90.htmThu, 03 Sep 2020 15:11:46 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%BA%8C%EF%BC%9A%E7%BB%86%E8%8A%82%E6%B6%88%E5%A4%B1%EF%BC%8C%E6%8A%BD%E8%B1%A1%E7%94%9F%E6%88%90.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-30.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p>题图：香港的蜗居</p> <p>绘于：2020年3月</p> <p>上一篇：<a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371437&amp;idx=1&amp;sn=57a20e87ac2aaed52adfe3b0e6a1e4d8&amp;chksm=bd3fab5a8a48224c62d0ac433d1c7e1336f41f01fdcd060c0123d93f2acabf24519951f77ebf&amp;scene=21#wechat_redirect">卷积网络 CNN 学习笔记之一：我们是怎么认识0的</a></p> <p>昨天留了个思考题，你的大脑是如何认识那个一圈的？</p> <p>在你翻看 <a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371437&amp;idx=1&amp;sn=57a20e87ac2aaed52adfe3b0e6a1e4d8&amp;chksm=bd3fab5a8a48224c62d0ac433d1c7e1336f41f01fdcd060c0123d93f2acabf24519951f77ebf&amp;scene=21#wechat_redirect">前一篇文章</a> 以前，我再问你一个问题，你还记得上一次我们见到的 MNIST 数据集里面的那个 0 是如下哪一副吗？或者降低点难度，和如下哪一个 0 更接近呢？</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%B8%89%EF%BC%9A%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E5%83%8F%E5%8D%B7%E5%9C%B0%E6%AF%AF.htmThu, 03 Sep 2020 15:11:26 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%B8%89%EF%BC%9A%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E5%83%8F%E5%8D%B7%E5%9C%B0%E6%AF%AF.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-23.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371437&amp;idx=1&amp;sn=57a20e87ac2aaed52adfe3b0e6a1e4d8&amp;chksm=bd3fab5a8a48224c62d0ac433d1c7e1336f41f01fdcd060c0123d93f2acabf24519951f77ebf&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之一：我们是怎么认识0的</a></p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371505&amp;idx=1&amp;sn=dc38b21c72f119b9d34362791d08cb45&amp;chksm=bd3fa8868a48219016f6dbcc2149eff5128eb2231828a69aaadc152f1426fb05eb26ed95d353&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之二：细节消失，抽象生成</a></p> <p>总算可以正式开始讲卷积网络的工作原理了。</p> <p><strong>过滤器像卷地毯一样卷过去</strong></p> <p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-24.jpg" /> </p> <p>上面的白纸就像图像，而我们现在拿一个红颜色的格子，这个格子是 3 x 3 ，里面写着9个数字。这 9 个数字开始是随机数，经过大量的训练以后开始不断的变得有意义。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E5%9B%9B%EF%BC%9A%E6%9C%80%E7%BB%88%E5%BD%A2%E6%88%90%E5%88%A4%E6%96%AD.htmThu, 03 Sep 2020 15:10:40 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E5%9B%9B%EF%BC%9A%E6%9C%80%E7%BB%88%E5%BD%A2%E6%88%90%E5%88%A4%E6%96%AD.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-22.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p>题图：思南路别墅</p> <p>绘于：2020年4月17日</p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371437&amp;idx=1&amp;sn=57a20e87ac2aaed52adfe3b0e6a1e4d8&amp;chksm=bd3fab5a8a48224c62d0ac433d1c7e1336f41f01fdcd060c0123d93f2acabf24519951f77ebf&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之一：我们是怎么认识 0 的</a></p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371505&amp;idx=1&amp;sn=dc38b21c72f119b9d34362791d08cb45&amp;chksm=bd3fa8868a48219016f6dbcc2149eff5128eb2231828a69aaadc152f1426fb05eb26ed95d353&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之二：细节消失，抽象生成</a></p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371548&amp;idx=1&amp;sn=3c56ef4fd73a714c018ba954e44bc950&amp;chksm=bd3fa8eb8a4821fd0fc757afe6e85b1989dfac9feafb0901c490f97537f600d4cf51b8b1253e&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之三：卷积像卷地毯</a></p> <p>上一次走到了卷积网络的第一步，就是用一个 3x3 的小矩阵就像探照灯一样，把图像扫一遍，就得到了第二层的网络。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%BA%94%EF%BC%9A%E5%B0%B1%E5%83%8F%E5%8C%BB%E7%94%9F%E7%9C%8B%E5%8C%96%E9%AA%8C%E5%8D%95.htmThu, 03 Sep 2020 15:10:31 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-cnn-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E4%B9%8B%E4%BA%94%EF%BC%9A%E5%B0%B1%E5%83%8F%E5%8C%BB%E7%94%9F%E7%9C%8B%E5%8C%96%E9%AA%8C%E5%8D%95.htm<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371437&amp;idx=1&amp;sn=57a20e87ac2aaed52adfe3b0e6a1e4d8&amp;chksm=bd3fab5a8a48224c62d0ac433d1c7e1336f41f01fdcd060c0123d93f2acabf24519951f77ebf&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之一：我们是怎么认识0的</a></p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371505&amp;idx=1&amp;sn=dc38b21c72f119b9d34362791d08cb45&amp;chksm=bd3fa8868a48219016f6dbcc2149eff5128eb2231828a69aaadc152f1426fb05eb26ed95d353&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之二：细节消失，抽象生成</a></p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371548&amp;idx=1&amp;sn=3c56ef4fd73a714c018ba954e44bc950&amp;chksm=bd3fa8eb8a4821fd0fc757afe6e85b1989dfac9feafb0901c490f97537f600d4cf51b8b1253e&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之三：卷积像卷地毯</a></p> <p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371581&amp;idx=1&amp;sn=86418ad4a2f335940c113d2255515ed0&amp;chksm=bd3fa8ca8a4821dc6cb766fc277114757e95ef3c40511cb008458506c3eafab37477dabd3ce2&amp;scene=21#wechat_redirect">学习笔记之四：最终形成判断</a></p> <p>今天，我们看上一次的代码跑起来是什么样子的。</p> <p><strong>输入图像</strong></p> <p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-16.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p>这个是输入图像，维度是 28x28x1 。 这是 MNIST 图像集里面的第1002号数字。我用我的人脑处理了一下，觉得似乎是一个  <strong>1</strong> 。我们看看电脑如何处理。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E8%BE%B9%E7%96%86%E6%88%98%E4%BA%8B%E5%92%8C%E7%83%BD%E7%81%AB%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%AF%94%E5%96%BB.htmThu, 03 Sep 2020 15:08:20 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E8%BE%B9%E7%96%86%E6%88%98%E4%BA%8B%E5%92%8C%E7%83%BD%E7%81%AB%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%AF%94%E5%96%BB.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-14.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p>题图：金泽古镇 绘于：2020年4月12日</p> <p>对于一个崭新的领域，比喻是一种容易的入门的方法，尤其对于牵涉大量的技术细节的领域。当我们既想尽量详细的了解它，有没有时间和勇气去深入进去的时候，比喻是最好的方式。不同的人对于不同的比喻的亲近和理解程度不一样，于是我试着用几种不同的比喻，描述同一个事物，总有一种能让某一个人心有戚戚焉。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E8%A1%80%E5%B8%B8%E8%A7%84%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%92%8C%E5%8C%BB%E7%94%9F%E7%9C%8B%E7%97%85%E7%9A%84%E6%AF%94%E5%96%BB.htmThu, 03 Sep 2020 15:08:01 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E8%A1%80%E5%B8%B8%E8%A7%84%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%92%8C%E5%8C%BB%E7%94%9F%E7%9C%8B%E7%97%85%E7%9A%84%E6%AF%94%E5%96%BB.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-13.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p>嘉定图书馆 绘于 2020年4月14日</p> <p>这是为了让大家了解神经网络的另一个比喻，希望通过用几个不同的比喻，描述同一个原理，或许可以更容易让人出现 “a-ha” 时刻，就是不知道怎的，忽然一根筋搭上了，就懂了。</p>https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%EF%BC%9F.htmThu, 03 Sep 2020 15:07:47 +0800https://home.wangjianshuo.com/cn/20200903_%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%EF%BC%9F.htm<p><img src="https://img.wangjianshuo.com/cn/2020/09/picture-11.jpg" fetchpriority="high" /> </p> <p>上一次（<a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzI0Mjg0MA==&amp;mid=2652371583&amp;idx=1&amp;sn=092a1f5b0e664d58a75b4360197d6ebe&amp;chksm=bd3fa8c88a4821de1d5d815cbc308fc02f61c49974b92408f9b624cfe88a03bad61fbe858c04&amp;scene=21#wechat_redirect">就像医生看化验单</a>）我们问了一个问题但是没有回答，那就是：人工智能到底是怎么学习的？</p> <p>在前面的这一系列的文章里面，我们都假设了，所有的参数都是已经学好的，就好像上帝创造了人一样，被人类创造了出来。有了第一层这几百个数字，后面几层的几万个数字，机器就如同有了灵魂一样，能够先识别边缘，再从边缘学习线，从线学习圆圈，从圆圈学习数字0，或者继续学习圆圈的组合，从而认识猫，认识人脸。</p>