Softmax，这个概念参考[1]解释的非常仔细，这里只做简述，先上公式：
这公式是啥子意思呢？先看一个应用：
假如我们现在有一个分类任务，如果模型足够理想，输入一张猫图，
上篇：换个思路实现人工智能: 在视觉环境中用因果归纳完成目标导向的任务——生成数据
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今天我
上篇：换个思路实现人工智能: 在视觉环境中用因果归纳完成目标导向的任务(上)
今天我们来说一说《CAUSAL INDUCTION FROM VISUAL OBSERVATIONS
一、分布和因果图
例1. 海拔和温度
假设，海拔和温度的分布及因果关系是已知的，且如下图所示：
海拔和温度存在因果关系，平均每上升100米，温度下降0.6摄氏度。上图
一、因果关系的意义
看下面这两张图：
<div align=center></div>
两张图分别是基因A, B活跃度变化的时候，ph
这篇介绍一个颇复杂的概念，d-separation，关于图和因果关系的一个小概念，逻辑有点绕。
关于这个概念的前因后果可以看这个链接：https://www.andrew.cmu.e
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