第14章 一不小心站在了技术发展的最前沿（1 / 2）
2014年，人工智能领域正处于深度学习的快速发展时期，但在训练深层神经网络时，仍存在一些无法绕过的核心难题，其中“梯度消失”和“梯度爆炸”问题尤其突出。
当马库斯和林枫的对话逐渐转向这些人工智能瓶颈时，他们自然聊到了这个话题。
对于人工智能涉及到的梯度消失和梯度爆炸这个问题，对于前世就从事人工智能方面工作的林枫来说，他自然是不陌生。
梯度消失和梯度爆炸是神经网络训练中常见的问题。
了解梯度消失和梯度爆炸首先要了解神经网络。
简单说，神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。
它由很多“神经元”组成，这些神经元分成多层，数据会从一层传到另一层，最终得到一个结果。
训练神经网络的过程就是不断调整这些神经元之间的“连接强度”，让网络的输出越来越接近我们想要的结果。
为了调整神经网络中的这些连接强度，我们需要用到一种叫“梯度”的东西。
简单来说，梯度就是用来指引我们“往哪里走”的方向，就像你爬山时要知道往哪边是上坡、哪边是下坡。
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