打电话s怎么玩m
打电话S玩是旦枯乎一款网络语音聊天游戏，可以让你与朋友通过电话进行聊天，在游戏中可以探索迷宫、猜字谜、闯关败塌等等，它非常有趣并能增进友谊。模悉
s怎么训练m的网络
这一步是网络参数初始化得过程，区别于传统神经网络初值随机初始化，深度学习模型通过无监督学习输入数据进行初始化，因此这个初值更接近全局最优，从而能够取得更好的效果。）
逐层构建单层神经元，每层采用wake-sleep算法进行调优，每次仅调整一层，逐层调整（这个过程看作是一个feature learning的过程，是和传统神经网络区别最大的部分）；
wake-sleep算法：
wake阶段：认知过程，通过下层的输入特征和向上的认知权重产生每一层的抽象表示，再通过当前的生成权重产生一个重建信息，计算输入特征和重建信息残差，使用梯度下降修改层间的下行生成权重。（如果现实跟我想象的不一样，改变我的生成权重使得我想像的东西变得与现实一样）
sleep阶段：生成过程，通过上层概念与向下的生成权重，生成下层的状态，再利用认知权重产生一个抽象景象，利用初始上层概念和抽象景象的残差，利用梯度下降修改层间向上的认知权重。（如果现实的景象不是我脑中相应的概念，改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概念）
第二步：自顶向下的监督学习备厅纤
在第一步无监督学习获得各层仿仿参数的基础上，在最顶的编码层添加一个分类器（LR、SVM等），通过带标签数据的监督学习，利用梯度下降法微调伏碰整个网络的参数。使得目标函数达到最小（最优化）。
sm怎么控制m不跑
sm怎么控制m不跑:
在sm活动中，似乎S是控制者。但事实上，安排以及控制活动内容、程度的总是接受者(m)来掌控，而不是给予者(s)掌控。用来防止行为超过m能承受的极限。
sm行为可以看作是m在舞台掘型上自慰行为的演出。s所扮演的角色是帮助m实现自己的幻想。s必须尊重m对整个sm活动的控制。如果s超出了约定的角色，比如s对m的殴打力度过大，超过了m的容忍度，s对自己的角色过于投入或者过于自觉等等，那么整个游戏就失败了。
当然，在成功的sm活动中，虽然m控制了整个事件，但s必须有良好的乱歼直觉，知道在哗散冲什么情况下继续，无论m如何哭泣或抗议,以及在什么情况下应该停止。
s会比较费力，他(她)必须掌握所发生的一切，发明各种情节动作，注意掌握限度，不能使对方受到真正的伤害，而受虐一方只须听命而行，相对来说比较轻松。
