初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。
回忆一下在11 . 6节的实验中，我们试图得出一条从 n e t b到s u n的S L I P连接的M T U。现在可以采用 S N M P得到这个 M T U。首先从 I P路由表中取到 S L I P连接（ 1 4 0 . 2 5 2 . 1 . 2 9）的接口号（i p R o u t e I f I n d e x），然后就可以用这个数值进入接口表并且取得想要的 S L I P连接的M T U（通过S L I P的描述和数据类型）。
不论是在游戏还是动画中，三维模型的引用始终都很广泛。但是三维模型的搭建却始终存在着较大的难点，一是模型的搭建是个非常费时费力的技术，其次学习三维建模也需要掌握较多的工具，对于日常没有接触过的人而言难度较大。
海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。例如，计算机视觉和电子商务推荐系统中的 AI 算法都依赖于大规模的标记良好的数据集才能获得较好的处理效果，如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中，例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中，海量的可用训练数据往往是非常有限的。存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验才能完成，这种预处理任务的成本非常高，往往无法获得机器学习所需要的足够的标注数据。二是，各个行业对数据隐私和数据安全的保护越来越强，在一定程度上也限制了对训练数据的共享，也就进一步加剧了可用的标注数据缺乏的问题。
实现有效的脑-机接口需要理解人脑如何跨模态（如视觉、语言（或文本）等）编码刺激。大脑编码旨在构建fMRI大脑活动给定的刺激。目前有大量的神经编码模型用于研究大脑对单一模式刺激的编码：视觉（预训练的CNN）或文本（预训练的语言模型）。通过获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式进行后期融合。然而，以前的工作未能探索：（a）图像转换器模型对视觉刺激编码的有效性，以及（b）协同多模态模型对视觉和文本推理的有效性。在本研究中首次系统地研究和探讨了图像转换器（ViT，DEiT和BEiT）和多模态转换器（VisualBERT，LXMERT和CLIP）对大脑编码的有效性，并发现：VisualBERT是一种多模态转换器，其性能显著优于之前提出的单模态CNN、图像转换器以及其他之前提出的多模态模型，从而建立了新的研究状态。
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