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“好的，我正在读取和分析优雅的权重数据，请稍等。”分析故障原因是二雅的专长。
片刻之后，二雅开始报告结论：“优雅的自我学习中，出现的异常情况主要聚焦于第四层卷积神经网络（CNN）和第二个长短期记忆网络（LSTM）单元上。在四维空间中，这两个组件的高维神经元权重矩阵展现出明显的偏向性。在多次反向传播中，权重更新的速度降到了边缘水平，最终导致了梯度消失问题。同时，我们可以在多维高斯过程（GP）的映射中观察到一种非线性振荡现象，这可能是神经网络出现过拟合的根本原因。”
“说人话。”听到二雅的报告，林浩皱了皱眉头。即便作为人工智能专家，他也无法完全消化这段内容。
“好的。在优雅的学习过程中，她的神经网络中的特定节点和层次产生了过高的权重，破坏了网络的稳定性。这个问题类似于人脑中神经元的过度活跃，可能导致神经系统疾病的症状。简单来说，优雅因为过度学习，像是“走火入魔”了。”