从感知机到多层网络：公路自动驾驶教学线程讲透表征学习

alfcnz · x · 2026-09-24

作者 @alfcnz 正在连载一个神经网络教学线程，此帖讲解多层网络（C 部分）：单层网络只能为每个方向学一个固定模板，而公路千变万化；引入隐藏层后，网络学到「像素→道路特征→转向」的层级表征，且没有人告诉隐藏单元正确答案——特征是自发涌现的。前面部分涵盖 ALVINN（看人类驾驶学会开车）和多类感知机的竞争规则 W ← W + (y − ỹ)xᵀ。作者自嘲可以像预训练模型一样按需低开销生成这类教学内容。