我们需要学习的系统。

        用的函数与前馈的函数的在联系，有这样特殊反馈结构的系统呈现对称的

        究时滞神经网络他在幻想寻找一个优秀而新颖的函数来将低维数据映到维

        导师坐在桌后面，大逗比胡为衣站着开始演讲。

        和无限复杂的。

        前馈没有反馈的神经网络。我们用一个称为「字典」

        ，那幺我们学习得到的系统就能消除噪声；同样，回声消除等等其他应用也可

        日常生活中所接到的一切新鲜事和新奇的知识都会在被他的小脑瓜

        事实上，这是可以用自然语言描述的：一个越复杂的系统，它就能展现

        ，直到导师暗示他再这样晃去会毕不了业的时候，他才向导师说了自己的

        明，有很多方法可以在只知输和输的况对这个未知系统行学习，即

        将历史的输经过一个心设计的非线函数的理然后反馈回来，由于反馈运

        「传统的自适应滤波是这样的一个结构：滤波的结构是一个只有

        导师无表的微微。

        胡为衣的导师是他们学院的院长，学院刚建立两年，正是需要大量质量论

        以通过巧妙的设置输输来实现。更普遍一的，自适应滤波还可以对非

        几缕白发了。

        「如果我们把有噪声的信号当系统的输，把没有噪声的原始信号当输

        本

        也是可以实现的。当然我要的并不是这个，我只是随一说。」

        ，得到输。

        收之后，自然而然的分解为更细小和致的单元，然后自动的重组成新的思

        线函数行回归拟合，对溷沌时间序列行预测，上述这两个是很常见的彷真

        络的结构足够科学，系统学习得足够久，成长得足够复杂，很可能这种翻译系统

        作为已经功成名就的学术界名宿，这位令人尊敬的院长为了学院的发展和自

        己喜的科研，每年还保持着自己写几篇质量论文的习惯。

        小逗比胡为衣稀里煳涂的溷到了研究生毕业，成长为了大逗比，然后跟一位

        实验。我们把思绪拉远一，如果输是汉语，输是英文，如果系统的神经网

        导师把埋到了两手之间，彷佛在睡觉。

        爆发，就是直觉的认为用传统方法研究动力系统的稳定是一条难以产生突破

        文的时候，但导师很温柔，一直都没有责怪他，这让他心里的。

        这时胡为衣看到了他脑后的白发，阳光照在上面有些刺。

        值的数量也会变多，前向反馈神经网络也会越来越复杂。

        越多细深微的细节，以及更真实的对现实的表现力，因为现实是有无限细节

        统的学习的一个很有潜力的方法。」

        构造一个功能十分近这个黑匣的系统。如果我们构造得到的系统与自然界中

        结果的老路，别人在构造李雅普诺夫函数他却在看机学习的论文，别人在研

        导师在动力学系统和溷沌控制领域造诣很深，人也很好，奈何胡为衣逗比属

        ，我们就认为这两个系统是一样的。自适应滤波就是我认为能完成对复杂系

        的复杂结构。对于观察者而言，它就是一个黑匣。但我们人类是如此的聪

        「世界上存在着很多这样的系统：我们只知它的输和输，而不知其

        在每次学习中，都要算当前我们所构造的系统的输与目标系统的输之

        在国学术界享有盛誉的教授继续攻读博士。

        的那个未知系统，在任意相同输的时候，都得到相同的结果，那幺作为观察者

        的向量来存储历次的输，随着学习的行，字典的维度即厚度会增加，权

        「我这一年了如的事：设计了一个新的函数，能卓有成效的在将低

        数的理，分别得到字典每个维度上的函数的值，再分别乘以每个维度的权值

        维数据映到维的时候提升对复杂系统的学习能力；加了一个反馈结构，它

        」

法遏止的宣来，填满到他四周广阔的空白中去。

        导师无表的微微。

        学意义；在自适应步长的推导上，我借用了一个源自ＭＩＴ的推导思路，其基

        每次得到新的学习数据，都要将新的输数据与字典向量一起经过一个函

        间误差，然后运用梯度降法来减少误差，即让权值自适应的调整。

        思路。

        这样经过足够次数的学习，系统会越来越复杂，但学习的结果会越来越近

        想和事。