媒介即演算法

① 媒體概念

一是指信息的物理載體（即存儲和傳遞信息的實體），如書本、掛圖、磁碟、光碟、磁帶以及相關的播放設備等；
二是指信息的表現形式（或者說傳播形式），如文字、聲音、圖知襲像、動畫等。多媒體計搭悔兄算機中所說的媒體，是指後者而言，即計算機不僅能處理文字、數值之類的信息，而前正且還能處理聲音、圖形、電視圖像等各種不同形式的信息。

② 什麼是數字媒體數字媒體處理軟體有哪幾類，並分別舉出幾種常用的軟體.

你是華軟的嗎？

③ 老百姓需要曝光,找哪個自媒體平台排名

太多了，抖音、快手、百家號等自媒體平台都可以，或者直接找新聞媒體、電視欄目等。

相關介紹：

在自媒體時虛基早代，各種不同的聲音來自四面八方，「鋒缺主流媒體」的聲音逐漸變弱，人們不再接受被一個「統一的聲音」告知對或錯，每一個人都在從獨立獲得的資訊中，對事物做出判斷。

自媒體有別於由專業媒體機構主導的信息傳播，它是由普通大眾主導的信息傳播活動，由傳統的「點到面」的傳播，轉化為「點到點」的一種對等的傳播概念。同時，它也是指為個體提供信息生產、積累、共享、傳播內容兼具私密性和公開性的信息傳播方式。

早在上個世紀，著名傳播學家麥克盧漢就提出過「媒介即訊息」的相似理論。其含義是：媒介本身才是真正有意義的訊息，即人類只有在擁有了某種媒介之後才有可能從事與之相適應的傳播和其他社會活動。

媒介最重要的作差雀用就是「影響了我們理解和思考的習慣」。因此對於社會來說，真正有意義、有價值的「訊息」不是各個時代的媒體所傳播的內容，而是這個時代所使用的傳播工具的性質、它所開創的可能性以及帶來的社會變革。

④ 數字媒體都有什麼

數字媒體有哪些分類
2、表示媒體（Presentation），是指為了傳送感覺媒體而人為研究出來的媒體，藉助這一媒體可以更加有效地存儲感覺媒體，或者是將感覺媒體從一個地方傳送到遠處另外一個地方的媒體，如語言編碼、電報碼、條形碼、語言編碼，靜止和活動圖象編碼以及文本編碼等。3、顯示媒體（Display），是顯示感覺媒體的設備。顯示媒體又分為兩類， 一類是輸入顯示媒體，如話筒，攝像機、光筆以及鍵盤等，另一種為輸出顯示媒體，如揚聲器、顯示器以及列印機等，指用於通信中，使電信號和感覺媒體間產生轉換用的媒體。4、存儲媒體（Storage），用於存儲表示媒體，也即存放感覺媒體數字化後的代碼的媒體稱為存儲媒體。例如磁碟、光碟、磁帶、紙張等。簡而言之，是指用於存放某種媒體的載體。
數字媒體與一般媒體的區別是什麼 ?
北京神州視改猜族翰科技他們有數字媒體，具有無可比擬的性價比。
數字媒體主要包括哪些媒體類型各有什麼特點
數字媒體主要包括哪些媒體類型各有什麼特點

數字媒體是指以二進制數的形式記錄、處理、傳播、獲取過程的信息載體，這些載體包括數字化的文字、圖形、圖像、聲音、視頻影像和動畫等感覺媒體，和表示這些感覺媒體的表示媒體（編碼）等，通稱為邏輯媒體，以及存儲、傳輸、顯示邏輯媒體的實物媒體。

傳播特性

麥克盧漢說過媒介即訊息，媒介技術的進步對社會發展起著重要的推動作用。因此，數字媒體的發展將以傳播者為中心轉向以受眾為中心，數字媒體將成為集公共傳播、信息、服務、文化娛樂、交流互動於一體的多媒體信息終端。根據拉斯韋爾的「五W」模式，數字媒體的主要特點如下：

1.傳播者多樣化：由於數字方式不像模擬方式需要佔用相當大核弊的電磁頻譜空間，傳統模擬方式因頻道「稀缺」導致的壟斷將會被打破。

2.傳播內容海量化

3.傳播渠道交互化

4.受傳者個性化

5.傳播效果智能化：藉助類似於POS（銷售數據系統）的計算機系統，數字媒體能夠對觀眾的收視行為及收視效果進行更為精確的跟蹤和分析。

編輯本段

精確化特性

從傳播學角度來考察數字媒體，不能把它當作一個純粹的技術概念，而應該把數字媒體看作是一種新型的傳播方式，數字媒體的出現改變了傳統媒體屬於純粹的大眾傳播媒介這一屬性，不僅僅能進行大眾傳播，還能在大眾傳播的基礎上進行精確化傳播。

1.精確化傳播是大眾傳播和分眾傳播極端化的產物

隨著傳播媒介的發展演化，人類的傳播方式也在不斷地演變和發展。最初是絕對的大眾傳播（即完全不考慮信息接收的對象，直接把信息灑向最廣泛大眾的傳播），後來演變為分眾傳播（將信息接收對象按其特徵和喜好等進行一定的劃分，再進行相應信息的傳播）。

尼葛洛龐帝在《數字化生存》中提到，在信息時代，大眾傳媒的覆蓋面經歷了從大到小的變化。一方面傳播媒體擁有越來越多的觀眾和讀者，其傳播的輻射面變得更為寬廣 相關書籍，而另一方面，針對特定讀者群的傳播又變得越來越小，越來越專。隨著媒介和受眾的共同發展，分眾傳播開始進入到一個極致階段，即精確化傳播兆握階段。

分眾傳播極致化發展的階段，即傳播由面向特定的群體發展到面向特定的一個人、一個家庭的階段。與大眾傳播、分眾傳播相對應，即是精確化傳播階段，也是現代傳播發展的第三階段。在這一階段，受眾的個性化需求比較明顯而且多樣；傳播技術非常先進，且具有「一對一傳播」、「交互性傳播」的傳播特性；媒介組織能和它的受眾（客戶）保持一對一互動，受眾能較易獲得個性化信息，並能通過先進的媒體及傳播技術經濟地、方便地滿足不同受眾的個性化需求。

2.數字媒體的精確化傳播

數字媒體的個性化傳播特性決定其傳播對象的細分化，甚至開始以家庭和個人為基本單位進行量身定製和傳播，這就使得受眾這一傳統概念得到越來越細的劃分，能在大眾傳播的基礎上進行更分眾化、精確化的傳播。

（1）傳播內容個性化。內容供應商將一部分生產內容的功能分出來，進行節目的社會化生產，這不僅使數字媒體的節目數量大大增加，節目內容更加豐富，而且也增加了一些個性化很強的增值業務，使傳播的內容更豐富多彩。

（2）傳播者推出個性化服務。數字媒體的傳者，有著高效性、易滿足受眾個性化需求等符合精確傳播特點的信息傳播特徵。一般以用戶的需求為導向，優先推出用戶最喜歡的節目頻道，爭取取得最高的收視率和訂閱率。在取得一定的經濟收入和經營專業頻道經驗的基礎上，進一步按照專業頻道細分市場大小順序，逐步推出更多專業節目。樹立品牌意識，培養名牌頻道，以節目質量取勝，盡最大努力滿足受眾的個性化需求。

（3）傳播受眾個性化。數字媒體時代......>>
數字媒體主要是學什麼？
數字媒體技術主要包含場景設計、角色形象設計、游戲程序設計、多媒體後期處理、人機交互技術。主要針對游戲開發和網站美工還有創意設計這類工作設計的專業。主要課程有攝影攝像技術、藝術設計基礎、數字媒體技術概論、程序設計基礎、資料庫設計、網頁設計與製作、互動式多媒體網站開發、數字信號處理、數據結構、演算法設計與分析、面向對象程序設計(java)、計算機圖形圖像處理、人機交互技術、多媒體資料庫、動畫設計與製作、3D造型、電視節目編導與製作、音視頻信息處理、特效製作與非線性編輯等。
數字媒體技術專業都開設哪些課程？（所有的課程）
你好，我就是這個專業的。我們要學習微積分、線性代數、離散數學、英語、思修、毛概、近代史剛要、馬克思主義、形勢政策、大學物理、體育（這些是理工類必修的）以及flash腳本編程、工程導論、C++、java、數據結構、演算法的設計與實現、操作系統原理、資料庫技術、計算機組成原理、軟體工程、計算機網路、數字媒體導論、web編程、web資料庫訪問、XML設計應用、面向對象系統分析設計、專業英語、專業教育、藝術設計基礎（包括手工繪畫、手工藝術以及圖形影像處理軟體的學習）、游戲設計概論。（以上為本專業必修課）

我們學校有兩個方向：游戲和多媒體影音。游戲方向和影音方向下還有獨立的課程，唉呀媽呀太多了，你需要的話告訴我郵箱，我把Excel表格發給你。大大給個賞吧！
什麼是數字媒體專業 30分
專業概述

數字媒體技術專業（Digital Media Technology）(屬於計算機類)旨在培養兼具技術素質和藝術素質的現代藝術設計人才，與數字媒體藝術專業相比,本專業略注重技術素質的培養，可適應新媒體藝術創作、網路多媒體製作、廣告、影視動畫、大眾傳媒、房地產業的演示動畫片製作工作。[1]

編輯本段培養目標

具備良好的數字媒體技術和藝術基礎，能夠進行數字媒體作品的設計，熟練掌握數字媒體的製作基礎。同時具備堅實的數字媒體軟體系統開發能力。技術與藝術並重。既有豐富的藝術細胞，又有堅實的技術支持。

編輯本段知識領域

畢業生應獲得以下幾個方面的知識與能力：

1、系統掌握數字媒體技術專業的基本理論、基本知識與基本技能，了解本專業及相關領域的前沿，關注數字媒體產業的發展方向。

2、掌握動畫設計的基本理論，能夠運用相關軟體進行二維、三維動畫設計和創作的能力。

3、掌握互動式多媒體網站開發的基本技術，具備開發功能豐富的互動式多媒體網站的能力。

4、掌握數字影視技術、數字影視製作技術的基本理論和方法，能熟練運用拍攝、編輯、特效製作等技巧製作數字影視作品。

5、了解數字產品的產權保護及相關法律規定和行業規范，熟悉數字媒體產品項目的開發及管理的相關理論和方法。

編輯本段專業特色

數字媒體技術專業的教學與出版、新聞、影視等文化媒體及其它數字媒體軟體開發和產品設計製作行業的要求相結合，培養面向數字網路時代兼具信息傳播理論、數字媒體技術和設計管理能力的復合型人才。

編輯本段主要課程

數字媒體技術概論，數字媒體藝術概論、C語言程序設計、C++程序設計、數據結構、JAVA語言、操作系統、資料庫原理及應用、數字圖像處理與分析、計算機圖形學、計算機動畫技術、計算機游戲設計、計算機色彩原理及應用、平面設計、色彩構成、計算機網路與通訊、微機原理與介面技術、計算機組成原理、電聲原理與音響技術、通信電子線路、網頁設計與製作、web開發技術、影視基礎、影視後期製作、電視節目製作、多媒體技術處理、多媒體技術基礎、數字音視頻處理技術、數字版權管理、流媒體技術、數字媒體設計、Maya、3DMax、CoreldraW、Photoshop、Flash、Dreamweaver、AE等。

編輯本段從業分析

就業方向

畢業生可在廣播電視、廣告製作等信息傳媒領域從事多媒體信息的採集、編輯等方面的技術工作以及多媒體產品的開發與製作工作。在動漫和游戲公司進行動漫或者游戲的開發與設計，在企事業單位、學校從事計算機網路、多媒體信息系統的運行、管理與維護工作；音視頻設備的操作與維護工作。

就業前景

數字媒體行業有望成為國民經濟的重要支柱行業，發展前景非常廣闊。國家863計劃自2003年以來支持數字媒體技術的研發，已取得重要階段進展。在上海市對外公布的「2003年度人才開發」目錄中，動畫和游戲產業所需的數字媒體人才被列為上海急需的十大軟體人才之首。更有權的

「15萬人才缺口」的說法似乎更證實了「CG行業（動畫和游戲為主）前景一片大好」的預言。到目前為止，雖然我們還沒有看到關於這「15萬」人才缺口缺的到底是些什麼樣的人才的詳細報道和資料，但是形形 *** 希望通過長期、短期各種名目的三維培訓班，希望跑步進入這個「光鮮」行業、以求出人頭地的人們卻已成了剛剛起步的中國CG行業的重要一景，多如牛毛的培訓教材和培訓班更是成為了中國CG業的一大特色。

數字媒體行業的快速發展需要大量的專業人才，特別是那些既有一定理論基礎和藝術修養，又有很強動手能力的專業技術人才。但是現在這種人才很缺乏，並已經成為數字媒體行業人才......>>
數字媒體的特點是什麼？急需！！！謝謝大家了！
數字媒體的發展將以傳播者為中心轉向以受眾為中心，數字媒體將成為集公共傳播、信息、服務、文化娛樂、交流互動於一體的多媒體信息終端。根據拉斯韋爾的「五W」模式，數字媒體的主要特點如下：

1.傳播者多樣化：由於數字方式不像模擬方式需要佔用相當大的電磁頻譜空間，傳統模擬方式因頻道「稀缺」導致的壟斷將會被打破。

2.傳播內容海量化

3.傳播渠道交互化

4.受傳者個性化

5.傳播效果智能化：藉助類似於POS（銷售數據系統）的計算機系統，數字媒體能夠對觀眾的收視行為及收視效果進行更為精確的跟蹤和分析。

⑤ 自媒體的弊端

一、信息多卻質量不高

別看現在很多自媒體平台都推出了很多的扶持計劃，可是有個成語話說得好：狼多肉少，平台給出的資金是很多的，但是自媒體人卻是更多，而大部分自媒體人並不具有達到無視這個扶持計劃的地步，所以都想在這上面分一碗羹，可信息的源頭也就那麼點，於是很多人就想方設法來搭建水渠以便截流，信息大爆炸也就開始了。自媒體平台肯定沒有很好的思考到這一點，也就造成了泛濫信息把用戶「嚇跑」、處理不當損害自媒體人核心利益。
現在的平台太過商業化，使得很多優質內容和自媒體人被雪藏，所謂的拉大旗也就讓大咖們更加的在各大自媒體平台「跳來跳去」，普通自媒體人好像沒有起到多大的好的作用，這樣的信息質量肯定是不高的，畢竟沒有動力就沒有創作力。

二、「熱門」帶來了反向的中心化作用
自媒體說白了其實就是把信物御團息源進行加工，這就導致了信息源不能被自媒體所掌控，那麼所有的自媒體信息也就是在一個信息源產生之後才出現的，因此流量戰爭的戰場拆返也就從信息源轉變到了包裝上，「熱門」也就成為了自媒體人爭相在這上面搞噱頭的目標，這樣一來就使得用戶大多集中在某幾個熱門之上，去中心化又怎麼能實現呢。

三、誤導其它媒體
自媒體給媒體帶來的最大改變不是信息的高效化，而是信息的淺顯化。就拿傳統媒體來說，它們以前的優勢就是專業，非常的專業，而自從自媒體的興起之後，傳統媒體的專業化並沒有給其帶來很大的優勢，反而消耗過大使得本有的圈子被自媒體壓縮，因此傳統媒體也開始效仿自媒體。這樣一來信息源的更新也就變慢、質量罩橘變差、數量變少（很多時候傳統媒體充當了采蜜人的角色），而自媒體並沒有產生好的信息源的實力，那麼這樣的一個循環下來，所有媒體的價值也就變得不一而論了。

四、不夠專業
在上面一條中我也說過自媒體的專業性不夠強，雖然現在很多的自媒體都在組建自己的團隊，但是與傳統媒體相比，還是有所欠缺。就拿我來說，若讓我去寫一個實事的新聞，那麼我往往都會帶著個人的情緒，不是說不帶就不會帶的，這個真的很難控制。

說完了自媒體的弊端，我又來說說傳統媒體的機會：

首先不可否認的是，信息的多元化使得傳統媒體喪失了信息霸主的地位，但是如上所說，很多的優質信息源還是靠傳統媒體來獲取，因為它們的專業化比自媒體高。新媒源：自媒體弊端漸起，傳統媒體機會又臨

其實現在傳統媒體缺失的是不能很好的適應這個自媒體「點燃」的新環境，但是只要適應過來之後，依託其獲取信息源的深度調查能力，產生優質內容的效率也就更高（畢竟它們掌握著采編權）；況且傳統媒體做了如此多年，無論是資金、抗壓力還是人脈都比大部分自媒體好，那麼只要傳統媒體在不失其固有優勢的情況下再來擴展自媒體，成功的機會是肯定很大的。

⑥ 什麼是演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。

⑦ 為什麼刷抖音的時候都喜歡倍速播放

相信每個人都喜歡刷視頻，選擇倍速，看來當然是不喜歡的。或者說這段他不喜歡看，就會選擇倍速。

短視頻種類空前豐富，用戶尋求更合適的觀看方式在以抖音為代表的短視頻平台上，短視頻種類繁多，內容形式不斷更新。曾經由娛樂劇情類短視頻統治的平台上也涌現出了Vlog、電影解說等時長較長、節奏較緩、內容體量較大的視頻。

這類視頻的時長通常在三分鍾以上，已經屬於短視頻中的「長視頻」。 對於追求高頻的內容刺激，不想錯過任何精彩內容的用戶來說，倍速播放無疑是一種更好的觀看方裂滑式。2.短視頻自身輕松娛樂的基調影響縱觀各大短視頻平台，「輕松娛樂」始終是短視頻的主基調，其題材多聚焦於明星、變裝、搞笑、旅行等版塊。由於短視頻的時間限制，創作者很難用短視頻把嚴肅題凱彎材的內容闡釋清楚，抱著娛樂放鬆目的觀看短視頻的用戶也不願進行過多的肆孫臘腦力活動。

因而，短視頻較少涉及政治、經濟、人文等嚴肅正式、需要大量思考的內容， 倍速播放對視頻內容的呈現不會造成過多影響，不會因此降低用戶的觀看體驗[1]。3.媒介影響用戶——媒介改變用戶對時間的感知方式「媒介即訊息」，這是麥克盧漢在數十年前對媒介作出的論斷。媒介本身才是真正有意義的訊息， 它影響用戶理解和思考的習慣，改變用戶的媒介接觸行為和使用習慣。短視頻作為一種媒介形式，將大數據和演算法等新興媒介技術運用到推薦機制上，不斷收集、積累用戶的觀看數據，以此更加精準地推送，對用戶產生強大的吸引力，將其牢牢固定在 「觀看內容-產生情緒反應-跳轉到相似的新內容」的循環中。在這樣的循環中，用戶能產生強烈的刺激與娛樂感，對於內容推送速度的要求在無意識中不斷提升[2]。 用戶的時間感知逐漸發生變化。在這一趨勢下，「短平快」的短視頻也總有不夠快的一天，短視頻倍速功能應運而生。

⑧ 演算法為什麼重要

第一，演算法實際上不能孤立理解。演算法必須和數據、產品一起來理解。演算法的出現，實際上背後隱藏著人們閱讀行為的「數據化」。我們知道，閱讀是一種私密的行為，閱讀的行為是人們建立精神世界的支柱。那麼問題來了，我們使用產品，我們必須上傳數據。當每個人的閱讀都變為數據，實際上意味著每個人的愛好都能夠被迅速的存儲（你也可以被理解為監視）。而演算法則使得機器能夠最有效率的對人們的愛好和行為進行判斷和分析。從用戶上看，這即是方便，也是隱私的暴露。而對於商業來看，當數據和演算法達到一定水平之後，判斷人們的愛好和規律，進而製作廣告，推出吸引人的媒介產品就成了輕而易舉的事情。可以說未來的數據就是最核心，最重要的資源。

第二，演算法意味著預測，意味著在人們的意識之外，發現他還沒有找到的需求。這是很有意思的。它超出了人們的想像，機器比我們更加了解我們自己。從媒介產品角度來說，這非常有意思，傳播的生產模式可能改變了，反饋滯後的問題也會解決。而從更長遠的角度看，了解閱讀數據只是第一步，下一步可能是更加深層次的愛好，甚至是更底層的行為和思考。但從這個方面來，演算法不是人工智慧，但他意味著人工智慧。它是一個關鍵的入口，從這個地方開始，人們可以藉助機器的力量對自己的行為進行矯正，人的感性思維能力和數據得出的科學結論開始融合了，這是人走向人機合一的第一步。但反過來，我們也需要警惕，演算法的這種功能是不是掌握在社會的良性力量手裡？如果資本或者其他利益集團掌握了演算法和數據資源，是否會對社會控制又多一層牢不可破的枷鎖，一個反烏托邦的社會可能會到來。

第三，不要忘記了演算法的迭代。演算法的妙處在於它是自我成長的。人的迭代是有限的，因為人的思維模式是固定的，學習能力在成年後隨著時間遞減。但是演算法，就像Alphago的棋術，幾年內就漲了幾個量級。這是因為隨著人們使用，給予越來越多的反饋，演算法會越來越精確，發展到人們難以想像的地步，因為演算法是機器學習得出的，人們也越來越不知道演算法背後究竟是什麼東西。可以說，這是其他任何模式都無法做到的。他不知道這背後到底是什麼。

所以總的來說一句話，演算法是很有意思也很有價值的一個熱點。我們要答這個熱點，可以用到的理論既要包括新媒體、人工智慧的相關理論包括一些我們已經說到的如信息繭房、知識溝之類的問題，也要從反面用到傳播政治經濟學（考慮演算法和數據資源的所有權）、全景監視（演算法意味著對人們徹底的監視）。這樣我們答題會比較有深度，也比較完整。

⑨ 讀懂反向傳播演算法（bp演算法）

反向傳播演算法可以說是神經網路最基礎也是最重要的知識點。基本上所以的優化演算法都是在反向傳播算出梯度之後進行改進的。同時，也因為反向傳播演算法是一個遞歸的形式，一層一層的向後傳播誤差即可，很容易實現（這部分聽不懂沒關系，下面介紹）。不要被反向傳播嚇到，掌握其核心思想就很容易自己手推出來。

我們知道神經網路都是有一個loss函數的。這個函數根據不同的任務有不同的定義方式，但是這個loss函數的目的就是計算出當前神經網路建模出來輸出的數據和理想數據之間的距離。計算出loss之後，根據反向傳播演算法就可以更新網路中的各種參數以此使loss不斷下降，即可使輸出的數據更加理想。
所以，現在的任務是，已知一個網路的loss之後，如何根據loss來更新參數呢？具體點即如何更新網路節點中的權重w和偏差b的值呢？

這里我們採用的是全連接神經網路進行說明。
要想把這個過程說清楚，首先需要將神經網路中各個參數用文字表達清楚。定義的就是w和b在網路中的准確位置。

對於 表示的是神經網路中第 層第k個節點到神經網路中第 層第j個節點之間的權重。注意w的下標是首位表示的是節點後層節點的位置，末尾表示是前層節點的位置。理解這樣的表達方式在後面的計算中會很好理解。
同理，對於b的表示：

b的表示相比於w要簡單一些，符號 表示第l層網路在第j個節點的偏置。無論w還是b的表示，上標都是表示層數。並且 和 表示都是第l層網路第j個節點的參數。所以該節點的輸出可以表示為：

神經網路輸出之後會經過一個激活函數，這用激活函數用 表示，則經過激活函數輸出為：

至此，根據上面符號 、 、 、 。我們可以對於神經網路裡面每一個數據准確的表示了。

給定一個損失函數之後，用 表示，說白了反向傳播就是求∂C/∂w和∂C/∂b，然後將這個值乘以和對應的w，b進行相減就可以實現一次的參數更新了。為什麼這樣的操作就可以優化網路，減小loss值呢？

來源於導數的概念和速度相關。∂C/∂w和∂C/∂b相當於loss值C相對於w和v變化的速度。如果∂C/∂w是正的，則增大w，C也會增大，如果希望C減小的話，應該減小w；並且∂C/∂w的絕對值越大，表示w對C的值影響越大，w稍微有一點變化，C就會有大幅變化。如果要優化C變小，w應該對應的減少多少呢？也沒有一個確定的答案。這里通過變化的速度和學習率相乘作為一個減小的值。通過多輪迭代。最終是希望c達到最小點。而當函數落入最小值的時候，無論是局部最小還是全局最小，其周圍一定是平滑的。所以此時∂C/∂w和∂C/∂b將會變得很小甚至為0，即參數不在更新了。當函數在局部最小點處參數不在更新出現梯度消失的問題時，目前也有各種trick進行解決。不是這里的重點。

為了好說明，這里定義一個很簡單的損失函數C：

接下來就是有意思的階段了。這里還是利用上一節中∂C/∂w和∂C/∂b的解釋。如果我們想要求出∂C/∂w和∂C/∂b的值，即具體的 、 對C影響速率的值，我們找一個中間變數∂C/∂ 。因為我們知道:

我們定義：

當我們知道了 值之後，我們根據 式子可以很容易求出 。
利用導數的鏈式法則：

很容易推出來不是？同理可以求出：

可以看出通過媒介 很容易求出∂C/∂w和∂C/∂b。那麼我們現在來理解一下 到底是什麼意思，以及如何求出來每一個l層j節點的 值。

根據定義：

可以看出來 就是 對於C的影響大小(聯系之前說的導數和速率的關系)。而 是第 層第 個神經元未進過激活函數之前的輸出。所以我們可以理解 為網路中第 層第 個神經元對loss的影響。所以很直觀的看法就是我們先求出單個神經元對loss值得影響，然後再計算該神經元內部參數對於loss的影響。

ok,如果我們已經理解了為什麼要引入 變數以及如何利用該變數計算具體參數的梯度後，接下來我們就可以看看如何獲得 值。反向傳播的名字我想也就是通過計算 的方式而來的。是一層一層遞歸而來的。

既然說是遞歸的方式，我們來思考一下 和 之間有什麼關系，如果找到這個關系之後，我們就可以默認我們如果知道最後一層網路節點的 值，我們就可以獲得倒數第二層網路節點的 值，倒數第三層，倒數第四層，……以此推類即可獲得整個網路的每個節點的 值。至此我們的反向傳播也基本完成了。
所以最重要的有兩點：

先看問題1，直接根據求導的鏈式法則就可以找出兩個的關系，具體公式如下，可以多看看手寫一下，思路上也很簡單。

覺得這樣的鏈式公式還是很直觀的，如果不好理解，可以自己畫一個神經網路圖，連上節點與節點之間的線，標上參數，然後推一下應該就能理解了。
這里的 都表示的未經過激活函數的神經元的輸出。 表示激活函數。因為：

所以：

帶入上式就可以得出：

至此就找出了 和 之間的關系了。
(還能簡化，根據最開始我們定義的 ）。

理解起來就是網路中前面一層某一個神經元對於loss的影響與該層的後一層所有的神經元對loss的影響、該神經元的輸出大小、該神經元與後一層神經元連接的權重有關系的，並且是一個累加的效應。這樣的理解也是非常直觀合乎常理的。

現在萬事具備，只差問題2了。即假設最後一層網路是L，最後一層 如何計算得出。最後一層的 值就像一個導火索，一旦有了開始，就可以利用我們之前推出來的： 公式進行反向傳播了(反向傳播還是很形象的不是？)。現在解決這個問題。這個問題就是和損失函數具體怎麼定義有關系了。不過我們先不考慮C的具體形式，根據通用的鏈式法則我們可以得到：

這里需要注意的是最後一層激活函數使用的是哪種。最後一層激活函數在計算某一個神經元的輸出時可能會結合其他節點的輸出來計算。比如softmax激活函數，其輸出的是一個概率值【0,1】。輸出大小就是結合輸出所有的值。

現在我們來考慮兩個具體的損失函數，並且採用之前定義的均方誤差損失函數 ：

求導為：
因為sigmoid輸出的值僅僅和輸入的x值有關 。所以 當 時值為0.所以：

根據上面，BP推導有三部曲，先求出 ，再根據 分別求出 、 。總結公式如下：

啟動上面反傳的導火索是最後一層的 值，計算公式為：

根據最後一層不同類型的激活函數不同對待。

⑩ 抖音短視頻的推薦機制（或者說演算法）是怎樣的

抖音的演算法是很厲害的，讓很多人刷抖音成癮了。抖音的流量分配是去中心化的，也就是說每個人刷到的抖音內容都不一樣。所有的抖音的用戶，你拍的任何一個視頻，無論質量好還是質量壞，發布了之後一定會有播放量，從幾十到上千都有可能。這個叫做流量池，抖音會根據演算法給每一個作品的人分配一個流量池。到了流量池之後，抖音根據你在這個流量池裡的表現，決定是把你的作品推送給更多人，還是不再推送。因此，抖音的演算法讓每一個有能力產出優質內容的人，得到了跟大號公平競爭的機會。想更深入的去了解抖音的運營知識，還得去學習一下，除了演算法、還有內容、用戶、拍攝、剪輯、數據分析、變現等等，把這些弄明白了，自然也就會了，我一個朋友是做健身教練的，後來在黑馬程序員學了短視頻之後，每天拍自己的健身方法，吸引了很多粉絲，開直播變現，收徒弟了。