人工智能基础
神经网络
Neural Network
由多层可学习变换组成的计算模型。输入经过权重、偏置和非线性运算得到表示或输出；训练通过优化这些参数，使模型在给定目标下表现更好。
举个例子
一句产品介绍可以被网络变成向量，随后与采购问题比较；也可以被生成网络用于续写。结构与目标不同，得到的用途和可解释性也不同。
与 GEO 的关系
了解表示是学习得到的，有助于解释为什么表面词汇相近未必功能相同。页面应给出可区别的事实，而不是重复大量口号来猜测网络偏好。
适用边界
神经网络的连接不是人脑的等价模型，也不存在站点作者可直接调整的“品牌神经元”。不能从模型输出反推出某一条内部权重承担了决定作用。
参考资料
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