南爵訓練—頂尖男性強化訓練課程

南爵精研—陰莖強化營養保健

2019年4月11日 星期四

射精閥值與深度學習



我們先設計射精感中的射精閥值定義為單一神經元為一個「激發函數」透過這個函數,我們可以決定資料輸出後的解結果。當然真實的人體反應為多元神經元結構所形成,我們單以需求結果做為單一設定去觀察變化。但是需要做一個前提動作,就是必須把刺激來源分類為線性與非線性的神經元單元處理






我們將會影響射精的最後結果設為單一,但是目的為是否透過刺激會形成射精閥值為設計,才能去觀察激發函數所產生的結果,有興趣的可以自行搜尋相關文件。



圖片參考來源:Joseph Wang

圖片參考來源:Joseph Wang
至於神經元裡面的激發函數公式是什麼呢?我們將影響射精閥值的指標特徵X1, X2, X3輸入進感知機後,感知機會分別給予一個對應的權重,分別為W1, W2, W3。若特徵向量和權重的內積結果大於某個閾值(Threshold)時,輸出結果為1 (代表射精閥值電流會傳遞)、若小於閾值則輸出0 (代表射精閥值電流不傳遞)。
利用感知機模型,可以解決機器學習的基本二分法問題:將類別僅分為0和1 (有產生射精閥值/沒產生射精閥值)
然而輸出結果只有0和1,顯得不太精確;感知機對線性分類有效,無法處理線性不可分的問題。什麼是線性可分、和線性不可分的問題呢?比如說陰莖單純接受刺激的次數,刺激源是固定時[每個人都有對於性刺激累積的強作用刺激],隨的刺激次數線性的增加,可以線性計量,就是線性可分。
(但是也會遇到有線性不可分的問題;是要用橢圓或曲線才能切開,就是線性不可分。因此,線性可分的意義在於——我們能不能單純用一條直線把兩團資料點切分開。)
由於感知機只能解決線性可分的問題,但現實中的分類問題通常是非線性的,因此針對線性不可分問題,類神經網路領域又發展出了不同的激發函數,比如使用Sigmoid函數,將「射精閥值產生/不產生」的0和1標籤、進一步細化成可能的機率──「射精閥值產生/不產生」的機率是在0到1之間的任意實數,比如0.9907…(x=3)、0.2689…(x=-2)。
因此「Sigmoid神經元」進一步被提了出來,使用Sigmoid函數作為神經元的激發函數。Sigmoid函數即統計學上的邏輯回歸,因為圖形長得像一個S故有此稱。
而如果要將刺激源來自於情緒的刺激因素,與多元的刺激源產生的閥值的學習,就逼需要依靠這種非線性的方式去做計算,比如針對個人,疲勞時的射精刺激閥轉換,真對興奮時的刺激閥轉換,就需要依循這樣的神經元設計,比如高敏感+情緒低落刺激源轉換,低敏感+情緒興奮,刺激源不轉換,這類型不可分的資料結構;但是獨立進到函數計算時又是不同結果的狀況。
機器學習的核心概念是從資料中自行學會一套技能,並根據新給的數據、自行更正預測錯誤的地方、不斷地優化技能。
類神經網路採用監督式學習方法。在網絡中,每一個神經元都是一個激發函數;多個神經元連接在一起、形成一個類似生物神經網絡的網狀結構,並分成了好幾層。而這樣的架構如果以男性的功能為主軸,就是可以整合出一個男性生理變化模擬做出可與預測與判讀,這邊先介紹單一的射精閥單元區塊。

0 意見:

張貼留言