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352着急赶场（第2页）

陈默转了下笔，用笔帽挠了挠脑袋，其实有些无奈，考试的时候碰到这种题，特别是这两天真的写了不知道多少字之后，看到这种又要大量文字赘述的题也挺无奈的，太费笔了。他知道自己要考的试多，考试之前提前准备了不少笔，晃了晃，看了看自己手里的这个大管的黑色签字笔刻度条上已经空了三分之一的笔墨。

“唉。”

叹了口气，怕是这两题写完后，又得去小卖部拿两支笔，才能再去赶去下个考场。

看了眼第一道题：人工神经网络来源于生理学的人脑神经网络，最早指的是生物的大脑神经元，控制着生物的行为，人们模仿大脑神经元的功能建立了人工神经网络……‘神经网络是一种并行的分布式信息处理结构，由处理元件与单向信号通道互连而成，能够处理信息的计算机系统。’”

卷面上的大量介绍，陈默只是简单地扫了下，这些都是他研究的领域，看了眼设定的条件，便直接写了起来。

“人工神经元基本模型：如图1所示，人工神经网络由多个神经元组成，一般由多个输入一个输出，x1，x2，xn代表输入信号，yj代表神经元的输出，wij代表输入信号x1和神经元j之间的权重。bj代表神经元的偏移量，f（）为激活函数。设第j个神经元的净输入值为sj：则有以下……可证f（）是单调递增函数，且是有界函数……

bp神经网络算法由正向传播和误差反向传播两个过程组成。正向传播时，由输入层到隐含层再到输出层，每层神经元只影响下一层的神经元的状态……反向传播是根据误差函数、利用梯度下降法进行的，所以反向传播中最重要的是误差函数……”

陈默一边计算，一边阐述，不用说试卷上留有的空白根本不够写的，一面考卷就被写满了。好在之前陈默写前面的题目的时候，没有怎么用草稿纸。两张空白的a3的稿纸便被他拿来当答题卡了。

“激活函数的主要作用是提高神经网络的非线性建模能力，因为涉及非线性建模，缺少激活函数，神经网络只能表达线性映射，即使有再多的隐藏层，整个神经网络跟单层神经网络是等价的。加入激活函数，神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。bp算法的优化方法是基于梯度的，激活函数必须是处处可导的……

代价函数是用来衡量预测值与目标实际值之间的关系，两者越接近，预测效果越好，反之……”

不得不说，陈默的写字速度还是一如既往的快，甚至因为这次赶时间，更加加快了速度，以往他不着急的时候，手是很轻的，哪怕写得很快，周边也太能听的清声音。这次可能是有些赶时间，加上周围确实都挺安静的，陈默这刷刷刷的声音，就显得有些明显了。

其他人也都在草稿纸上写写画画，但是多少都带点暴躁，所以划拉的声音都是一阵一阵的，只有陈默这边独独显得有点不同，这边书写的声音一直有，而且莎莎莎的声音太稳定，不知道的还以为是在写作文呢。

周围算半天被题目卡住的同学此时满脑子都是疑惑，不知道身边这人在干啥，抬头看了眼时间，考试才过去不到二十分钟，这次考试的难度真的不是一般的大，不少能力强的，现在连试卷的第一面都没有翻过去。

这哥们不会是被李老师这次的试题给逼疯了吧？

这“莎莎莎”的干啥呢？

从刚刚就听到这边一直都书写的声音。他们一开始没觉得什么，还一味卷子后面有题目需要大量书写，结果写了半天也没看到这样的题啊。还有人怀疑的往后翻了翻试卷，找了半天，确实没有看到需要大量书写的题。基本上都是计算偏多。

甚至有不少懵逼的同学，因为坐在陈默身后，还有身侧不远的位置，实在是没忍住，都没有顾上考试，抬起头来假装是在看时间，实则偏头用余光打量陈默那边，看看他到底在干啥呢。

然后就看到陈默桌子上和考卷一同发下来的草稿纸，其中一张已经被铺面了密密麻麻的字，因为离得远，看不清具体写的什么，只觉得怪工整的，不像是打的草稿。

联系到刚刚听到的声音，这倒真的是有点像是在写作文。

这哥们不会真的疯了吧？

题算不出来，崩溃了，直接写小作文“致敬”老师？

也许是不经意假装抬头看时间，实则偷偷往陈默看的人太多了，前面监考的老师也发现了。

“咳咳咳，都看自己的卷子，不要东张西望的。”

监考的老师轻咳了几声，严肃的提醒道。

众人闻言才把目光收了回来，不过老师不提醒他们也没有再看下去的想法了。确认过眼神，那是一个被李老师逼疯的人。

他们这一面的题目还没算下来，就开始头昏脑涨了，他们十分懂那个可能在草稿纸上写小作文的哥们的心，他们现在也想骂个十万八万字的。

没再关注陈默后，都低头认真写起了自己的卷子。