不得不承认大模型深度学习神经网络分类是一把好手

冬日暖阳

不得不承认大模型深度学习神经网络分类是一把好手
深度学习神经网络每一层的学习是通过什么概念关键字和概念关键字组合来把数据进行学习分类的？
深度学习的上一层进入下一层逐层递进学习又是如何设置下一层概念关键字与上一层概念关键字的结构配合对数据进行更精准的学习分类的？每一层对输入数据进行学习分类的概念关键字对于数据分类后的正确性都至关重要，深度学习神经网络上一层和下一层的逐层递进对数据学习分类的概念关键字架构结构整合致命重要
如何设计对数据学习分类的每一层概念关键词与深度学习神经网络逐层递进对数据学习分类的概念关键词进行最优化从而形成深度分类体系架构结构整合最优化概念关键词
深度学习神经网络如果只是在靠优化设计每一层概念关键词来让大模型看起来更加智能，优化每一层概念关键词这是最初级的东西，如果只是靠这样即使大模型超过爱因斯坦牛顿十倍，无论如何怎么优化设计每一层概念关键词都达不到AGI

blackorwhite。

这个知识点肯定是山姆奥特曼不会告诉任何人的东西

无能偽恋﹗

大模型深度学习神经网络训练数据列子，比如一条数据，我吃了个苹果
深度学习神经网络，通过一层层的概念关键词对我吃了个苹果进行最终分类
第一层神经网络通过概念关键字关于主语为人把我吃了个苹果，分类到是在讲我的事
第二层神经网络通过概念关键字吃食物把我吃了个苹果，分类到在讲我吃食物的事
第三层神经网络通过概念关键字数量把我吃了个苹果，分类到在讲我吃了个食物的事
第四层神经网络通过概念关键字苹果把我吃了个苹果，分类到在讲我吃了个苹果的事
最后得出结论分类我吃了个苹果
所以我说大模型深度神经网络通过逐层递进的概念关键字把句子分类到最终相关类