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... 2024-04-11 17:30 .. 陈志新主讲的知识，正是当下公众的热门需求。
这一“热需”，网上社科类书籍消费情况也有折射。
去年，有知名电商平台进行了为期一个月的大型知识普惠活动。
结果显示，社科历史类书籍颇受青睐，消费者中“90后”和“00后”占比近七成。
然而，面对颇具热度的人文社科类知识需求，当前网络上高质量的公益性产品供给并不充足。
特别是一些所谓传播人文社科知识的直播者和视频号，自身专业性不足，又一味追求流量，不仅是对知识文化的不尊重，甚至会对网友产生误导。
因此，陈志新公益网络课的出现，一方面顺应了大众的知识需求，另一方面也是对当下网络传播的有益补充。
高校教师的舞台，不仅是在校园内面向学生传播知识，关注现实社会，服务和影响大众，传播新知识、新思想、新成果，推动社会发展与文化进步，也是其在培养专门人才、进行科学研究之外所担负的重要功能和使命。
互联网和信息化时代，传播载体多元且丰富，为学者走出 .. UfqiNews ↓ 0
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 ⟶
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 ⟶
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