。并不存在“某一小撮神经元高于其他周边神经元从而在处理信息时先由这一撮神经元预处理预处理完之后再交给下一撮神经元处理”这样的先后顺序。
（神经网络当然还有其他很多基础特点，这里仅仅讨论和“遗传算法/退火算法”的主要区别，所以不多赘述了。否则能水几万字，大家还。）
当年“神经网络”的概念被提出时，就是为了探讨一种让电脑高效处理类似于“找到礼堂里到底有没有我认识的人”问题的新方法：如果可以有多个电脑，自然随机地分配任务，并行从多个点开始用就近算法寻找，那么自然可以在“单核cpu”性能比较弱的情况下，通过堆砌cpu数量加快问题的解决度。
但这个概念并没有“节约计算资源”，因为理论上它只是把“台电脑1小时的工作量”而已。而且这种最原始的“神经网络”也依然没法解决那些“似是而非”的模糊问题——他们只能回答“有我认识的人/没有我认识的人”这种非此即彼的问题。
库克点名了在这个领域让顾诚对其应用模型说出个子丑寅卯来，顾诚自然不能避战。
“我拜读过辛顿教授对于神经网络的最新模型假说，卷积神经网络，以及与之配套的学习型算法。我认为这个东西可以和互联网的自动识别/索引工具相结合。至于具体的应用场景么……那就属于商业机密了，恕我无可奉告。”
“卷积神经网络的新用法？”
史蒂芬.库克教授一愣，但很快冷静下来，他可不是一个概念就能忽悠住的。
“顾先生要论述的重点，就在于‘卷积’上面了？”
“没错，如果
第104章 每个领域都有天下第一(4/7)