人民网评：以“清朗”行动遏制网络传播秩序乱象

-loading-

听音频 🔊 . 看视频 🎦

... 2023-05-21 19:50 .. 排查处置仿冒“新闻主播”等违规账号。
    经过一段时间的治理，一些典型违规账号、违规行为被曝光、处理，既有效净化了网络环境，又起到了震慑作用。
    这再次表明，依法管网治网，必须瞄重点、出重拳，不断提升治理效能。
    一段时间以来，扰乱网络传播秩序的现象时有发生。
    有的通过伪造新闻演播室场景、模仿专业主持人播报、滥用AI虚拟主播等手段，伪装权威新闻媒体，以假乱真误导公众；以剪贴、拼凑等手段，炮制涉社会案事件、国际时政等热点议题相关虚假新闻，挑动网民情绪，博眼球、蹭流量……凡此种种乱象，广大网民反映强烈。
    民有所呼，我有所应。
    集中整治群众反映强烈的“毒瘤”，切实维护广大网民的合法权益，必须以强烈的责任、务实的工作、雷霆的手段，加强治理力度，抓紧抓实抓出成效，维护网上信息内容传播良好秩序。
    清朗，一直在行动。
    3月28日，国家网信办发布了2023年“清朗”系列专项行动的相关情况，将聚焦“ .. UfqiNews ↓ 21

... 10-11 15:17 , 217 , 220 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶

... 10-11 15:11 , 216 , 215 ..
4 卷积神经网络1980年，一位法国的大学生Yann LeCun通过《Perceptron》接触到了神经元模型，这种看起来具有智慧的机器让他十分着迷，可是他发现关于神经网络的资料简直少的可怜，实际上，就像我们前面所提到的那样，在60年代已经出现的一个关于多层神经网络如何训练这个重要问题，几乎没多少人研究，更别说解决问题了.
    那个时候，大多数关于神经网络的研究成果都是日本人做出来的，因为西方人已经几乎抛弃了这个领域了.
    在法国，由于Hopfield的振奋人心的作用，依然有一些人坚守这神经网路的研究阵地，Yann LeCun通过这些人的推荐，看到了Geoffrey Hinton 和 Terrence Sejnowski关于玻尔兹曼机的研究论文，这让他们的相遇几乎成为必然.
     在一次学术会议上，Yann LeCun结识了Terrence, Terrence立即告诉Hinton，一个法国的小孩也在做与他们几乎相同的研究.
    他们都意识到了求导（ ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -22: 第8季深度学习发展简史-3 ⟶