慨。
【……】系统忽然冒
的危机意识，【那个，宿主其实我也很有用的！要不让我开放全民好
度涨幅提示！对你有敌意的肯定是负数，到时候还没靠近你就能发现……】
“不，太吵。”徐静怡很果决摇
。
“这位同学？”站在台上的森田教授很睿智地看着她，语态很温和，“刚刚我的说法是有什么问题吗？你似乎对此有些不同的见解！”
徐静怡一懵。
系统，【糟糕了宿主！好像这位老大爷误会你刚刚摇了！你别慌，他正在讲RNN和与传统神经网络区别！】
——原来已经讲到
理序列数据的循环神经网络。
这个用大白话来形容，就是机
人理问题时的逻辑思维能力。举个例
比如“我实在是太冷了，准备去XXX”，
据前面的输
判断“XXX”很大可能就是“穿衣服”，这就是序列数据。
徐静怡快速扫了一
黑板，“tanh和sigmoid激活函数的RNN如果遭遇梯度消失要如何是好？”
徐静怡起
，慢条斯理地开
：“tanh和sigmoid两端的梯度值都基本接近0，从求导公式可以看有个连乘
作。而向量函数对向量求导结果为一个Jacobian矩阵，元素为每个
的导数，当矩阵
的值太大时，经过指数放大，则会产生梯度爆炸。可以设置一个梯度阈值来理。另外梯度消失，可以用ReLU来替代tanh和sigmoid激活函数，或者用LSTM或GRU结构。”
森□□授调
的眨眨：“回答得相当标准。你对智能编程有所研究对吗？”
徐静怡。
旁边忽然有一个留着
刘海的女生显然是迷妹，她再三打量徐静怡，忽然低呼：“啊，难
，难你就是直播间的超级大科学家吗？！”
这名字挂在直播间不觉得，突然被人喊来有二。
徐静怡：“……”微微额首。
这里不少学生都看过那个直播，顿时引起窃窃私语，不少人对着徐静怡小声地指，有激动的，也有不屑的。
森田教授讶异地看向助教，助教在阶梯上询问了几句后跑到森田教授那低声说。
森田教授前一亮，看向徐静怡，笑了笑：“如何设置网络的层数rnn_yers来增
神经网络的学习能力？”
“用MultiRNNCell封装。给multi cell
行初始化状态，设为0，即用multi_cell.zero_state来实现。传一个batch_size参数，会生成rnn_yers层的(batch_size ，hidden_size)初始状态。”
徐静怡说标准答案后，顿了顿，开：“但我有另外的理方式，只是遇到了困境。”
“哦？怎么说？”森田教授兴趣地问。
徐静怡将手机拿来，然后扣动了一
前置装置，拉开弹
来的虚拟框。
“哇哦~~”不少学生发惊呼，好些人偷偷将手机拿来拍摄，还有人悄声嘀咕，“这就是剪辑里面的虚拟屏幕吗？”“
啊，第一次看见。”……
有人说好话自然也有人说酸话，“什么鬼，明明是来听讲座的。浪费时间。”“不过就是玩些
罢了，有什么了不起的。”“文丑说得对，这人就是
显摆博
量”……
森田教授见状更兴趣，他从讲台上走来，神好奇得和期待生日
糕小孩一样，双手
叉站在一旁。
徐静怡敲击了一虚拟键盘，喊了一声：“百合。”
一阵阵星光从虚拟屏幕上闪现，不一会儿构建成一位着警服，英姿飒
的可三女
，她温和地说：“百合在这里，有什么事吗？”
“将你
理纽扣的编码演变来，给森田教授看看，”徐静怡开。
《超能陆战队》里大白的智能已经很不错，但方面不够细腻，稍显呆萌。这块短板徐静怡一直想给百合弥补上。
森田教授激动地看着这一串代码，嘴里还不忘说，“多么
妙的数字结构啊……回归模型设计得很巧妙，简直令人迷醉。”“哦，在这里使用权值稀疏，真是大胆的创意。”……
看了一会后，森田教授
了镜，赞赏地看着徐静怡：“你真是我见过最大胆的天才，很多都是打破常规的设计，老实说……”他微微摇摇，
释然的笑容，“看得我都一愣一愣的，真是很厉害啊。”
这个评价
得助教用看怪胎的神瞅着徐静怡。
森田教授什么份？摆在国
的话，那就是计算机类别的院士一个档次。而且
研究的人都很清，不讲究捧哏，只说事实。
“我就浅谈我的观，”森田教授显得很谦虚，就像是与徐静怡同辈一样，“你看啊。这边的最小化负似然函数（即max F(y， f(x)) —-> min -F(y， f(x)))，设定是不是重合了。inputs为2维的话，通过该作后变为3维，你的数据设了……”
说到后面，他意犹未尽且兴致
：“你介意我用你的设计，来上这堂公开演讲课吗！”
“这，教授，这都是准备好的材料……”助教很想阻止，但却不敢明说，他心默默叫苦，就算教授你忍不住想
上测算，但也……也不能这么任啊！
但这
话他说不，日本尊卑观念，者观念是很重的。你，他们就服你，你弱，那就只能恭敬地待着。
“可以，”徐静怡觉得这位不愧是大师，短短几句就给她很大的启发。
她低看向百合，她希望将百合升级到能察觉人类的目光，能主动询问。而不是看似智能，实际上却“耳聋瞎”只会
一问一答。
森田教授满意地在黑板上开始板书，徐静怡在面笔记。
一开始，森田教授讲得
浅，大家还听得津津有味，不觉得有什么问题。可听到后面，涉及到枢纽假设开始……
看着越来越多的推导公式，除了睛越来越亮的徐静怡。
其他学生们一脸懵。
那觉，就好像理科实验班的数学老师跑到平行班上课，微微一笑，“这个很容易嘛，书上有那我就不讲了”“这就是
个公式，看答案就行了。不说了啊。”“这和前面两个一样就是变个形式，应该都认识，不说了啊”……
——拉拉轻描带写地给掠过去，然而，本听不懂QAQ。
“……据这个案例，我们可以推导，嵌层来的矩阵输到神经网络才能刚好与神经网络的各个权重完相乘。最终是循环神经网络的输
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