德语从句和递归神经网络

前日吃饭时美女德语女神说,德语的语法很难的一个地方是动词放在最后,因此当有多层从句的情况下,每个动词都在最后堆叠,有时候大文豪们写了整整一页的多层嵌套的长从句,你必须翻到第二页最后一个动词才知道他说的是啥意思,于是中国人的语言模式和思维习惯在德语表达时常常忘了动词,最后不知道说的到底要干啥啦。

我说这和某种程序语言的算法是一样,怪不得德国人以逻辑严谨著称,这种严谨依赖于存储和运算方式。学德语的人脑容量和计算量都大啊。

因为这就是递归,至少是出入栈的操作,也就是说你第一句获得的内容是不完整的,你必须把它放入栈,就好比你得需要必须借助另一个空间来把一叠碗交换顺序堆放在碗架上且必须碗口向上。中国人模式就会说直接碗口向下整个倒过来不就行了吗,但德语模式才是正确的程序解题,于是你得一只只的把碗从碗架取出放到另一堆,先拿的放最底下形成新的一摞也就是一个临时存储的栈,然后再出栈,一只只的又移回来。

又好比给你一把钥匙让你进去拿东西,你打开发现里面是一扇门且还有有把钥匙,你打开又是一扇门,又打开,又打开,最后在用无数把钥匙打开无数道门之后终于找到拿到东西了,然后你得一道门一道门的依次返回并关上。

为什么今儿突然想着说这个,因为刚看资料一直延伸扩展,然后发现其实基于搜索引擎链接的关联学习也是这个模式,好比原来查字典,你看一个新概念和理论的解释,发现里面还有一个生词,然后你发现第二个词里还有第三个词,你又去查,只到最后没有任何生词那个概念后你就开始逐层依次返回,确保每一个概念都没有生词后最后返回最初的第一概念。

所以你会发现学习去求究竟是个好玩的事但也是耗费资源的事。

而更重要:这其实就是人工智能最重要的学习算法,也就是递归神经网络(RNN)的基本原理。

所谓智能其实就是聪明人下笨功夫的高效遍历系统。而在智能时代不被机器所取代甚至消灭恰恰也就是要用人工智能的算法去学习,以其人之道还其人之身,然后在创意和创造层面高其一等,创意和创造的核心往往就在于透彻本质触类旁通的跨界融合和高度的抽象能力。

     掌门 艾老师

     2017年2月17日晨

    原文作者:掌门_艾老师
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