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图片来源：The Algorithmic Bridge Z Highlights： 神经网络的“黑盒”特性： 神经网络通过调整数以百万计的参数来模拟数据，完成特定任务，如语言模型的单词预测或图像识别。尽管这些网络能够执行复杂任务，但它们的决策过程对人类来说通常是不透明的，参数的复杂模式难以解读，导致其被称为“黑盒”。 神经网络的广泛应用： 这些“黑盒”不仅在科研领域占据重要位置，也广泛应用于商业和日常生活中。从语言翻译、个性化内容推荐到医疗诊断和自动驾驶技术，神经网络正成为现代技术不可或缺的一部分，影响着我们的决策和生活方式。 可解释性研究的挑战与资金问题： 尽管神经网络的神秘性激发了科学家的好奇心，但可解释性研究面临着资金不足的困境。与投入到使神经网络更加复杂和不透明的资金相比，用于理解这些“黑盒”工作原理的
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