一、难懂又有深意的英文网名

1、冷暖自知。

2、就是简单句的几层嵌套结构。

3、4我心飞翔

4、 

5、2忆尘夕之涩

6、4孤月今心

7、b₁₁_delta=a₁₁h₁g₁(1-g₁)e₁d₁₁(1-d₁₁)+a₂₁h₂g₂(1-g₂)e₁d₂₁(1-d₂₁)+a₃₁h₃g₃(1-g₃)e₁d₃₁(1-d₃₁)+a₄₁h₄g₄(1-g₄)e₁d₄₁(1-d₄₁)

8、 

9、与作品的质量也有关系。

10、爱久见人心

11、“活着是什么呢？我很难找到继续活下去的意义。什么时候死都无所谓，但不是今天也无妨。”说这话的，是本书作者佐野洋子。她就是这样不爽地活过了六十四岁。

12、    如图所示，a₁₁为客人1的第一个特征，a₁₂为客人1的第2个特征，a₁₃为客人1的第3个特征

13、400.误落风尘

14、    小明将承接的误差信号与所连接的神经元相乘，再将信号取反改变误差变化的方向，得到了他想要b₁₁变化的值：

15、    在一次迭代中，对某个权重的调整是根据每个预测分别进行反向传播，再将结果加和的。在我们的爱情故事例子中，小明根据对四位姑娘的误差分别计算梯度再采用梯度下降法。老样子，我们先将问题简化，只考虑第一位姑娘。

16、1紫陌才韵

17、    还是那句话，有了目标，才知道如何前进。现在夕阳残暮，小明已经根据误差和置信度算出了自己希望明天看到的女孩子们相比于今天如何变化，但这还不够。

18、palpitate特殊意义小众的英文ID。

19、    从下至上的第一条先到达l又抵达l2的路线代表小明第一天的旅程(第一次迭代)。第二条路线代表第二天的旅程，第三条路线代表第三天的旅程。直到最后，第60001天，小明找到了四位向往的女孩(抵达全局最小值)。

20、2试探的温柔

二、难懂又有寓意的英文网名

1、本书内容涉及全球化危机、新自由主义破产、民粹主义兴起三个主题，15位前言思想家跨域学科和国界来剖解当下的困局，在更广阔的历史情境中定位，探讨未来可能的轨迹，并思考回击这种反转的可能。

2、1熄月

3、楠木青城

4、(Figure1)

5、    你看到了小明做的预测结果，拿出了你的记录，记录是写的是这代表这位客人实际上点了剁椒鱼头。

6、40不教岁月任蹉跎

7、而自特朗普当选以来，新保守主义的回归愈发鲜明：贸易保护主义、英国脱欧、以及俄罗斯的去欧洲化……全世界的批评和反对声不绝于耳。

8、1萌翻的妹

9、    见下图Figure一个三维直角坐标系。我们用x轴(红色)代表4岁会写诗这个特征，用y轴(绿色)代表6岁读红楼这个特征，用z轴(靛蓝色)代表10岁大渣男这个特征。(三个坐标轴超过1的部分不用管，在我们的例子中特征值只存在0或1两种情况，图是我随便找的绘图工具画的，超出的部分你就当没看到)。

10、 

11、2静待花逝

12、    要回答这个问题，我们要回到起点，想一想为什么神经网络在被创造出来的那一刻，被命名成了‘神经网络’？

13、

14、《中洲历史》

15、4无意染红尘

16、murmure

17、    如果你用这四组数据训练你的感知器，你会发现你的感知器是可以发现这个规律的。在不断的试错-优化过程中，感知器做出的预测会越来越接近我们提供的真值，也就是说，预测的错误变得越来越小，我们的文学天才感知器变得越来越成熟。

18、最大的变化就是我的知乎时间线上基本都是西方文化以及语言学的内容，但实际上我从小学开始就是一个纯纯的理工宅。@天洛_奇

19、    同理，l1乘以syn1得到的并不是l而是l2_LH。真正的l即输出层中神经元的激活值，是将l2_LH作为sigmoid函数的输入得到的输出值。

20、    请你对比一下Figure2和Figure你会发现Figure5其实就是把Figure2倒过来了，这就是我们所说的‘信息正向传播，误差反向传播’的数学依据。

三、难懂又有深意的网名英文网名

1、    对于1号男孩，4岁不会写诗，6岁不看红楼梦，一点灵性都没有，肯定不是文学天才。

2、所以，我支持大学里同时也用英语教材讲课。

3、1与时光对峙

4、清扬婉兮

5、桑德尔教授几十年来一直在哈佛大学讲授一门名为“公正”的课程，这是哈佛历史上累计听课学生人数最多的课程之一。迈克尔•桑德尔教授也因此被评为“世界上最受欢迎的老师之一”。

6、    ->第6列，真实结果(TruthValue):： 蓝色的线是小明的计算器，用来判断该用多重的力度打自己的依据。记得我上面说过的，你每次都会根据小明判断与真实结果的误差大小来打小明么，其实不是，小明是自己打自己的。它不仅是个可怜的孩子，更是个听话的孩子。

7、    如果我们把其它三位客人的数据(共四位)也经过与上文同样的处理，便会得到4行数据，这就是矩阵3有a行的原因。

8、〆一缕阳光ご

9、    无论你是仅仅想了解一下深度学习的基础概念，或者想要找一个超级超级入门的教程来作为自己进入这个领域的敲门砖，这篇文章都满足你的需求。我会用多个生动的例子向你讲述：

10、我很少在私聊中点对点卖任何安利，如果我想推荐某部作品，更喜欢的方式是直接发到公共平台，就是说大家都能看到，这样会让我感到更自在没有拘束。一定要再问公开语境中为啥有朋友没能吃下安利，我感觉个人爱好这东西就和“乌鸦像写字台”一样，对上了就对上了，对不上也不用去追问为什么。@Theo

11、萌够就回家

12、    右侧表中红色的数字是相比与上张图片改动的部分，其他的部分全部保持一致。

13、   Figure5的左侧为f₁的计算过程，是我从Figure你对小明的设计手稿中截取下来的。

14、 

15、34)、小鹿乱蹦

16、今天的我喜欢干一些看似荒谬的事，比如，如何用文字骗取阅读者的钱，骗完还站在道德高地给他颁发“懂丑”“懂恶”“懂关怀”三懂奖状。力求明明白白，清清楚楚，没有低级的欺诈。这是一件很有挑战性的事，我期望写完之后能收到更多的钱。你开心，我开心，大家都功德圆满。这个过程大概分为，一块钱的价值，主动与被动打赏行为分析，和现状。

17、30山色风月倦

18、书中提到了2005年突击阿富汗的美国空军，因放过一名路过的当地牧羊人，而导致任务失败损失三名士兵的行为；安乐死是否是亵渎生命的争辩……从多个现实案例向我们展示，公正或许并不存在，或许那只是个理想的乌托邦，但这门课程旨在唤醒我们的理想思考，看看它将我们带向何方。

19、我养的猪

20、识不足则多虑，威不足则多怒，信不足则多言。

四、难懂又有深意的英文网名男生

1、3偏执的放纵

2、l0、ll2分别为输入层，隐藏层，输出层的符号表示，其中l代表layer，即‘层’的含义。计算机行业习惯性从0开始计数，所以l0、ll2其实就是神经网络的第0层、第1层、第2层的简写。syn0代表连接输入层和隐藏层的12个权重，syn1代表连接隐藏层和输出层的4个权重，syn代表synapse，即‘突触’的含义。

3、翻开书就对了！@周仰

4、3清秋瘦水

5、作者以轻快、自嘲的笔调记录下自己面对衰老与死亡的迫近时的种种感受。虽然独自一人生活，却能每天发现生活中的小确幸，感受着山中万物的美好与灵性。虽然衰老而无用，却时常深深感到幸福。老年，是神明赐予的平安。

6、 

7、3不争炎凉

8、裸奔的超人

9、30山河辽阔

10、3陌年古城

11、外国人称朋友为“亲爱的”，以示关系好，中国人直称朋友姓名，以示亲密；外国人对亲戚的称呼与中国人也不同，外国人对父母与中国人对父母的称呼也各有所异等。

12、DAY1：去瞻仰孤山，顺便看看不远处的河谷城有没有集市，买一点矮人制作的手工玩具。

13、    以上这段话很适合描述有了深度学习助力的你，有了小明之后，你又训练了可以判断客人是否会点梅菜扣肉的概率小红，可以判断客人是否会点熔岩蛋糕的小刚等等好多神经网络。每次客人一进来，你只需要瞄一眼客人，把你收集到的数据告诉他们，你就可以根据这些神经网络的输出判断出客人最有可能点的菜品，你的名声如高楼筑月，直接天云。

14、调和了我的二刺螈浓度，阅读和研究托尔金的时候，整个人会变得古典和前现代起来，言谈举止自动转成挺像那么回事的直男老学究画风，忘了内心里住着的是一个飞行系中二少女。@Theo

15、英式英语中俚语更难懂，更深奥。

16、    那这一片崎岖的红色山谷代表着什么呢？

17、她们似懂非懂

18、

19、

20、最核心的，凭什么就说‘误差反向传播’，它的真正的数学依据是什么，你需要一个能够说服自己的解释我们之前所计算的置信度confidence到底代表什么，单单一个‘信心’的说法并不能说服理性的你误差信号是如何计算出来的，总不能乱写吧凭什么用误差信号与该权重所连接的神经元相乘，这真的很反直觉，并将结果取反所得到的值来修改权重，有什么理由么

五、难懂又有深意的英文网名简短

1、如今，所有爱着托尔金的读者每年都会在这个转换成现实日期的虚构日期里，集中地阅读托尔金，分享托尔金，感受一个用作家一生浇灌的想象世界的真实、细节和不竭的生命力。

2、

3、 

4、    这两者互相影响，带领小明来到了今天的终点。

5、短发情长

6、①的结果: dE₁/dh₁=h₁ 运用我们的第一条结论，dE₁/dh₁=d1/2(h₁)^2/dh₁=2*(1/2)(h₁)^(2-1)=(h₁)^(2-1)=h₁。

7、钱我稀罕！我代潘鸡巴说。我希望所有看“肏你妈”的人都给我和潘鸡巴打钱，不管爱不爱看。潘鸡巴他妈妈说了，看了文章不打钱见一个砍死一个。我妈妈说人家这是施舍，而你，这是要饭。你为什么不光明正大依靠自己的本事去赚取，而为区区的几块钱“低声下气”博同情，你又不是赚不到钱。我说妈妈不是这样的，你儿子没本事，常年在皇图岭打流，去城里也混到了高级写字楼的工作，混到了景区别苑的工作，但我不开心，我失落，我感受不到意义。在城里是写字，在家也是写字，我不信呆在皇图岭写非商业性的东西就养不活自己。养不活，我就饿死自己。

8、

9、一个专业的卖安利小能手需要学会只在察觉到对方感兴趣时才顺势卖出安利，所以从未失过手？@莉莉

10、    这个预测的l2_error会是:-0.它对应了一个大的置信度(一个较小的值)。一个正值乘以一个负值，我们得到的关于这个预测的l2_delta也会是一个负值，也就是说，在之后的迭代中，神经网络会向0的反向逐渐做出调整，尽管一开始调整的幅度偏小(大置信度)，但是经过一些迭代之后，调整的幅度会变大(小置信度)，当预测结果接近真值后，调整的幅度又会变小(大置信度)。

11、    我们先将l0与syn0这两个矩阵相乘，得到一个4x4的新矩阵l1_LH，代表输入层经由syn0传递到隐藏层的信息。为了得到隐藏层中神经元的激活值，我们需要再将l1_LH中的每个值都输入激活函数sigmoid，就得到了隐藏层l1中神经元的激活值。

12、我在网上不止一次看到，《百年孤独》被列入难读书目，且往往在榜首位置。后面评论里总是跟着无数附和之声，说这本书不知所云的，名字太乱的，故事混乱的，各种理由充斥。

13、

14、外国人对人淳朴，中国人对人两面三刀；外国人对妻子不忠，花心，中国人讲求从一而终；外国人喜欢发明创造和冒险，中国人喜欢耍小聪明和保守等。

15、3枫叶随风

16、可是，当他们想往国外发表论文的时候，竟然没有一个合适的文案。到最后，竟然不得不高价找外国人。

17、    小明真是个猛男，这个多线操作太厉害了。

18、    对于4号男孩，才这么小就这么刻苦，又写诗又看红楼梦的，肯定是家里逼的，他心里肯定烦死了，肯定不是文学天才。

19、    何为感知器？感知器是神经网络的起源，它的结构只有单纯的输入层和输出层，之间由若干个突触连接。但是由于它基本上就是个废物，所以早已经不被使用了。尽管如此，我认为还是非常有必要向你介绍它。感知器是神经网络的因，神经网络是感知器的果。了解感知器，才会理解为什么神经网络中隐藏层的意义。

20、设个星标吧朋友们不然你都接收不到文景的精彩推送了

六、难懂又有深意的英文网名

1、    答案是：反向传播的本质是通过链式法则求出权重的梯度，即误差函数对单个权重变化的敏感程度。

2、DAY2：到幽谷参观名画和藏书，聆听俏皮的精灵歌声。

3、1旧忆如梦つ

4、看看原著吧再不看要被亚马逊的魔改毁了。@莉莉

5、    这个过程会不断重复60001次，届时我们的神经网络已经与一开始有了相当大的改善，如果一切顺利，它已经有了相当准确的预测能力，那时候我们就可以输入任意一位新用户的特征值，小明会输出一个准确的概率值，告诉我们：“我认为这名顾客下单剁椒鱼头的概率是··。”

6、    在结语部分，我将简略介绍一下要使我们的神经网络更像一个基本的神经网络需要的几个小部件，它们的加入对你已经完全不成问题了，因为你已经理解了问题的本质。我还会总结一下我们的神经网络各部分的名称以供你自我探究。

7、曾经讨厌自己头发的天然卷，后来恨自己头发为什么不卷得更厉害一点……于是多年来持续烫卷发。@Norloth

8、02：chief

9、    它是损失函数(lossfunction)，又称代价函数(costfunction)，用作衡量预测的误差。没想到吧， l2_error只是个中间变量，在你设计的神经网络中，采用平方误差函数作为损失函数，即E=1/2(y-l2)^2=1/2(l2_error)^我们训练神经网络的目标，是损失函数的最小化，也就是E的最小化。在我们的神经网络中，它是一个4x1的列向量，也就是说，一个单次预测对应一个E。至于为什么乘了1/你之后会明白的。

10、三天爬个迷雾山脉都不够啊！万一还在墨瑞亚迷个路……所以我选择三天都在伊希利恩水潭边发呆。@lulu

11、

12、记作：

13、如果有个中洲三日游，你会怎样安排旅游路线？

14、4云淡℃风清シ

15、“当一个世界秩序瓦解时，对它的反思便开始了。”——乌尔里希·贝克

16、画船听雨眠

17、没有人知道熊逸到底是谁，但是提起熊逸的书，却让不少读者击节称叹，《熊逸书院》便是一套极具思辩张力的经典神作。

18、坑太大以至于让人望而生畏。@安安

19、    第十八行代码做的就是这件事情，把l2_LH的误差信号反向传播到隐藏层的四个神经元上。

20、96)、与你心事

1、

2、64)、如若初相遇

3、留言回答第三个旅游路线问题

4、比如到了四六级，考研英语，会有很多长难句。没有一个单词，却硬是看不懂。

5、

6、    有钱又有闲，你的生活乐无边。有一天下午，你坐在躺椅上看书，一句话让你深有感触。