Ingrid Daubechies是杜克大学数学、电子和计算机工程系的教授。 用数学术语说,这些监督学习系统被给予了大量彼此对应的输入与输出数据;计算机的目标就是学习能可靠地将新输入转化为正确输出的函数。为此,计算机必须将这个神秘函数分解为许多层叫做sigmoid函数的未知函数。这些S形函数就像是马路牙子的轮廓线:它将一个层级光滑过渡到另一个层级,但是起始于哪一层、层间距离、转换区域的宽度都无法提前预知。
输入数据进入sigmoid函数的第一层后,会生成一些结果,这些结果在进入第二层sigmoid函数前可以组合起来,以此类推。这张正在生成函数的网就是神经网络里的「网络」。「深度」网络就是有许多层这样的网。