第589章 国王的信任函数[1/2页]

天才一秒记住本站地址：[妙书坊]https://m.miaoshufangxs.com最快更新！无广告！

    故事比喻：国王的信任考验（Sigmoid

    函数）

    在一个古老的王国里，国王要挑选一位新的皇家顾问。但他不会直接做决定，而是根据大臣们的推荐分数，逐渐增加或减少信任，直到做出最终判断。

    ?

    如果大臣们极力推荐（分数很高），国王会完全信任这个人（接近

    1），直接任命。

    ?

    如果大臣们强烈反对（分数很低），国王会完全不信任这个人（接近

    0），拒绝任命。

    ?

    如果大臣们意见不一，国王会保持中立（0.5

    左右），暂时观望，不急于下决定。

    这个“信任决策过程”就像

    AI

    里的“Sigmoid

    激活函数”——它能将任何输入分数映射到

    0

    到

    1

    之间，让决策变得平滑和可控。

    Sigmoid

    函数的核心特点：平滑地从

    0

    变化到

    1

    在

    AI

    里，Sigmoid

    激活函数的作用类似于国王的信任系统，它不会直接做“非黑即白”的决定，而是让神经元的输出在

    0

    和

    1

    之间平滑变化。

    1.

    输入是大臣的推荐分数（神经元的输入）

    想象一个大臣团，每个大臣都可以给候选人一个评分：

    ?

    如果候选人很优秀，大臣们可能给

    +10

    分。

    ?

    如果候选人很普通，可能给

    0

    分。

    ?

    如果候选人有问题，可能给

    10

    分。

    比喻：

    这些分数就像神经元的输入值，它们可能是正的、负的，或者接近

    0。

    2.

    通过

    Sigmoid

    函数计算信任度（映射到

    0~1

    之间）

    国王不会直接用大臣们的原始分数，而是用Sigmoid

    规则来转换成信任度（0~1）：

    ?

    如果候选人评分特别高（比如

    +10），Sigmoid

    计算后信任值接近

    1

    →

    几乎100%

    信任，直接任命！

    ?

  &

第589章 国王的信任函数[1/2页]

『加入书签，方便阅读』