这个用大白话来形容，就是机器人处理问题时的逻辑思维能力。举个例子比如“我实在是太冷了，准备去XXX”，根据前面的输入判断“XXX”很大可能就是“穿衣服”，这就是序列数据。
徐静怡快速扫了一眼黑板，“tanh和sigmoid激活函数的RNN如果遭遇梯度消失要如何是好？”
徐静怡起身，慢条斯理地开口：“tanh和sigmoid两端的梯度值都基本接近0，从求导公式可以看出有个连乘操作。而向量函数对向量求导结果为一个Jacobian矩阵，元素为每个点的导数，当矩阵中的值太大时，经过指数放大，则会产生梯度爆炸。可以设置一个梯度阈值来处理。另外梯度消失，可以用ReLU来替代tanh和sigmoid激活函数，或者用LSTM或GRU结构。”
森□□授调皮的眨眨眼：“回答得相当标准。你对智能编程有所研究对吗？”
徐静怡点点头。
旁边忽然有一个留着长刘海的女生显然是迷妹，她再三打量徐静怡，忽然低呼：“啊，难道，难道你就是直播间的超级大科学家吗？！”
这名字挂在直播间不觉得，突然被人喊出来有点中二。
徐静怡：“……”微微额首。
这里不少学生都看过那个直播，顿时引起窃窃私语，不少人对着徐静怡小声地指点，有激动的，也有不屑的。
森田教授讶异地看向助教，助教在阶梯上询问了几句后跑到森田教授那低声说。
森田教授眼前一亮，看向徐静怡，笑了笑：“如何设置网络的层数rnn_layers来增强神经网络的学习能力？”
“用MultiRNNCell封装。给multi cell进行初始化状态，设为0，即用multi_cell.zero_state来实现。传入一个batch_size参数，会生成rnn_layers层的(batch_size ，hidden_size)初始状态。”
徐静怡说出标准答案后，顿了顿，开口：“但我有另外的处理方式，只是遇到了困境。”
“哦？怎么说？”森田教授感兴趣地问道。
徐静怡将手机拿出来，然后扣动了一下前置装置，拉开弹射出来的虚拟框。
“哇哦~~”不少学生发出惊呼，好些人偷偷将手机拿出来拍摄，还有人悄声嘀咕，“这就是剪辑里面的虚拟屏幕吗？”“牛逼啊，第一次看见。”……
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