深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第1篇深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第1篇深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)都是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，但它們在方法和應(yīng)用上存在明顯的區(qū)別與獨特的優(yōu)勢。以下是它們之間的主要區(qū)別：

1.特征提取與學(xué)習(xí)：-傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：通常依賴于特征工程(featureengineering)，這意味著專家需要人為地對數(shù)據(jù)進行提煉和清洗，選擇或構(gòu)造最相關(guān)的特征來訓(xùn)練模型。-深度學(xué)習(xí)：利用表示學(xué)習(xí)(representationlearning)，機器學(xué)習(xí)模型自身能夠從原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)和提取有用的特征。這種方法不需要手動選擇特征、壓縮維度或轉(zhuǎn)換格式。

2.數(shù)據(jù)依賴性：-傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：通常需要大量的標記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，因為模型的性能很大程度上取決于輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量。-深度學(xué)習(xí)：對于深度學(xué)習(xí)，尤其是當使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法時，可以處理大量未標記的數(shù)據(jù)。此外，深度網(wǎng)絡(luò)的多層結(jié)構(gòu)使其能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的多層次表示。

3.計算資源：-傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：通常需要的計算資源較少，因為它們的模型結(jié)構(gòu)簡單。-深度學(xué)習(xí)：由于其復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和大量的參數(shù)，深度學(xué)習(xí)模型通常需要更多的計算資源，如GPU加速。

4.模型解釋性：-傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：許多傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法（如決策樹、支持向量機等）提供相對較高的模型解釋性，因為它們的決策過程往往是直觀的。-深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)模型，尤其是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常被視為“黑箱”，因為它們的內(nèi)部工作機制很難解釋。

5.應(yīng)用領(lǐng)域：-傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、零售等，其中特征的選擇和工程是關(guān)鍵步驟。-深度學(xué)習(xí)：由于其強大的表示學(xué)習(xí)能力，尤其在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第2篇反向傳播算法，全稱誤差反向傳播（Back-propagation,BP）算法，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重大突破，也是現(xiàn)在眾多深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法的基礎(chǔ)。它是一種與最優(yōu)化方法（如梯度下降法）結(jié)合使用的，用來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見方法。

該算法的基本思想包括以下步驟：1.先計算每一層的狀態(tài)和激活值，直到最后一層（即信號是前向傳播的）；2.計算每一層的誤差，誤差的計算過程是從最后一層向前推進的（即誤差是反向傳播的）；3.計算每個神經(jīng)元連接權(quán)重的梯度；4.根據(jù)梯度下降法則更新參數(shù)（目標是誤差變?。?。迭代以上步驟，直到滿足停止準則（比如相鄰兩次迭代的誤差的差別很小）。

在具體實施過程中，首先進行前向傳播，輸入數(shù)據(jù)按照從輸入層到輸出層的順序，通過網(wǎng)絡(luò)的每一層進行傳遞，并計算每一層的輸出。然后在輸出層得到預(yù)測結(jié)果后，用一個損失函數(shù)來衡量預(yù)測結(jié)果與真實標簽的差異。最后開始反向傳播的過程，從輸出層開始，向輸入層方向進行。

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第3篇摘要論文：[1]曹曉明,張永和,潘萌,朱姍,閆海亮.人工智能視域下的學(xué)習(xí)參與度識別方法研究——基于一項多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的深度學(xué)習(xí)實驗分析[J].遠程教育雜志,2019,37(01):.

內(nèi)容概要圖

學(xué)習(xí)參與度識別是研究如何量化評估學(xué)生的學(xué)習(xí)參與情況，被一些研究者看作是在線學(xué)習(xí)的先決條件。此文試圖采用“文獻+實驗”的方法，在目前已有單模態(tài)識別方案的基礎(chǔ)上，設(shè)計學(xué)習(xí)參與度識別的多模態(tài)融合深度學(xué)習(xí)模型，并在實驗中進行擬合訓(xùn)練，審視該方法與單模態(tài)方法的性能比較，以期為相關(guān)研究與實踐提供借鑒。

從學(xué)習(xí)參與度及其典型的測量方法，人工智能在學(xué)習(xí)參與度識別中的應(yīng)用現(xiàn)狀與問題，基于多模態(tài)進行學(xué)習(xí)參與度識別的可行性分析三方面展開綜述。

基于未解決的關(guān)鍵問題，確定研究目的：（1）探討依托深度學(xué)習(xí)開展學(xué)習(xí)參與度識別的系統(tǒng)化的方案（2）通過實驗，檢驗提出的多模態(tài)學(xué)習(xí)參與度識別模型的有效性；（3）形成一個針對開放教育領(lǐng)域的學(xué)習(xí)參與度識別多模態(tài)數(shù)據(jù)集。

被試的組成與特征，實驗的步驟。

附著面部表情的圖片是第一模態(tài)，腦電數(shù)據(jù)則作為學(xué)習(xí)參與度識別的第二模態(tài)。

多模態(tài)融合策略的選擇，深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計

候選模型訓(xùn)練結(jié)果，最優(yōu)模型的選擇及測試集驗證結(jié)果，學(xué)習(xí)參與度與學(xué)習(xí)效果的關(guān)聯(lián)結(jié)果。

圖像模態(tài)的準確率可達80%；腦電模態(tài)的準確率為60%左右，將兩者融合可達到87%的多模態(tài)融合準確率。

通過協(xié)作機制建立更大規(guī)模的本土數(shù)據(jù)集，通過眾包的方法提高數(shù)據(jù)標記的質(zhì)量，擴展學(xué)習(xí)參與度識別的技術(shù)方法，從注重切片轉(zhuǎn)向注重時序。

上述文章面向?qū)W生學(xué)習(xí)參與度開展研究，數(shù)據(jù)來源為多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括被試臉部圖像、腦電波數(shù)據(jù)，最終得到準確率為87%。

類似的實驗研究在遵循一定研究范式開展的基礎(chǔ)上，應(yīng)該注重評價指標的描述、選用，應(yīng)呈現(xiàn)多種測量指標（例如準確率，召回率，f1分數(shù)等），并規(guī)范化最終的測量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式。

另外，由于深度學(xué)習(xí)實驗共同面臨的數(shù)據(jù)集限制，研究者可關(guān)注批量數(shù)據(jù)獲取、使用GAN促進虛擬數(shù)據(jù)生成等領(lǐng)域，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集的擴充，使模型的效力得到進一步提升。

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第4篇損失函數(shù)，也叫損失準則，是用來度量模型預(yù)測值與真實值之間的差異程度的一種方法。損失函數(shù)是一個非負實值函數(shù)，通常用符號L(Y,f(x))來表示，其中Y代表真實值，f(x)代表模型的預(yù)測值。損失函數(shù)越小，說明模型預(yù)測值與真實值越接近，模型的魯棒性就越好。

損失函數(shù)在模型訓(xùn)練階段發(fā)揮著重要的作用。每個批次的訓(xùn)練數(shù)據(jù)送入模型后，通過前向傳播輸出預(yù)測值，然后損失函數(shù)會計算出預(yù)測值和真實值之間的差異值，也就是損失值。得到損失值之后，模型通過反向傳播去更新各個參數(shù)，以降低真實值與預(yù)測值之間的損失，使得模型生成的預(yù)測值更接近真實值，從而達到學(xué)習(xí)的目的。

關(guān)于如何選擇損失函數(shù)，需要考慮以下因素：

選擇損失函數(shù)的基本要求是衡量模型輸出分布和樣本標簽分布之間的接近程度。此外，根據(jù)特定的預(yù)測建模問題（如分類或回歸），損失函數(shù)的選擇必須匹配問題的框架。例如，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出層的參數(shù)選擇也必須與所選的損失函數(shù)相適應(yīng)。因此，如何選擇合適的損失函數(shù)是問題抽象建模中的關(guān)鍵步驟。

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第5篇深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，其關(guān)鍵在于通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)進行逐深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，其關(guān)鍵在于通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)進行逐層抽象和表示學(xué)習(xí)，從而實現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和非線性關(guān)系的建模。深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個隱藏層，每個隱藏層都有許多神經(jīng)元。這些神經(jīng)元通過權(quán)重連接，模擬了生物神經(jīng)元之間的信號傳遞過程。

深度學(xué)習(xí)的目標是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第6篇除了RNN、CNN和GAN，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域還有許多其他的模型和算法。例如：

1.DBN(DeepBeliefNetwork):它是一種生成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由多層隱藏層和可見層組成，并使用受限玻爾茲曼機（RestrictedBoltzmannMachine）作為其隱藏層單元。盡管DBN在理解深度學(xué)習(xí)的“哲學(xué)”和“思維模式”方面很有價值，但在實際應(yīng)用中，CNN和RNN等模型更為常用。

2.RNTN(RecurrentNeuralTuringMachine):它是一種結(jié)合了RNN和TuringMachine的模型，旨在處理序列數(shù)據(jù)和記憶任務(wù)。

3.自動編碼器(Autoencoder):這是一種無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的壓縮表示，并通過解碼器重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)。

4.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCNN):與CNN不同，F(xiàn)CNN完全連接所有的輸入和輸出層。它通常用于較少的維度和簡單的結(jié)構(gòu)。

5.多層感知機(MLP):這是最簡單的深度學(xué)習(xí)模型之一，由一個或多個隱藏層和一個輸出層組成。它常用于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第7篇最近一兩年冒出了很多名詞

——比如“大概念”、“大單元”、“深度學(xué)習(xí)”……

其實，王玨老師并不太關(guān)注這些新概念

因為只要在教學(xué)領(lǐng)域，

無論多么新、多么高大上的概念

要想落地、取得成功，都必然要落到“學(xué)習(xí)科學(xué)/學(xué)習(xí)理論”上。

因此，王玨老師提倡的是：

就“深度學(xué)習(xí)”這個理念來說，

各種表述多如牛毛，

當然很多表述也很有道理，比如：

美國卓越教育聯(lián)盟對深度學(xué)習(xí)進行了如下界定：

深度學(xué)習(xí)與淺層學(xué)習(xí)的區(qū)別是深度學(xué)習(xí)：

休利特基金會對深度學(xué)習(xí)做了如下界定：

——說什么的都有，都很有道理，就是感覺很亂，頭緒很多……

本文王玨老師就帶領(lǐng)大家追根溯源，

梳理一下在理論研究領(lǐng)域?qū)Α吧疃葘W(xué)習(xí)”的研究成果

大家不妨看看是否有助于理解“深度學(xué)習(xí)”的實質(zhì)。

深度學(xué)習(xí)來自于四方面的理論研究，有三種“深度”：

【一、深度學(xué)習(xí)方式】

這是來自于瑞典的學(xué)者F.Marton（馬飛龍）教授在1976年進行的一次實驗（他提出的“變易教學(xué)法”非常出名，也非常有效）。

該實驗要求學(xué)生閱讀一篇文章，并在開始閱讀前告知學(xué)生，在閱讀完成后將會針對文章進行提問。

于是，學(xué)生中明顯出現(xiàn)了兩種不同的學(xué)習(xí)方式，有的學(xué)生把關(guān)注焦點放在文章主題上，嘗試理解和反思；有的學(xué)生則把關(guān)注焦點放在有可能作為測試題目出現(xiàn)的碎片化信息上，嘗試記憶全文。

Marton把前者的學(xué)習(xí)方式稱為“深度學(xué)習(xí)方式”，把后者的學(xué)習(xí)方式稱為“表層學(xué)習(xí)方式”。

二者的核心特征是完全不同的：

（關(guān)于“高階知能”，可以理解為布魯姆教育目標分類法中的“分析”、“評價”、“創(chuàng)造”）

深度學(xué)習(xí)方式追求的是知識的“意義”（因此我將其稱為“意義學(xué)習(xí)”，他和奧蘇貝爾所提的“意義學(xué)習(xí)”相當接近，因此我將其稱為“意義學(xué)習(xí)”），表層學(xué)習(xí)方式追求的是知識的“事實”——也就是死記硬背、機械式學(xué)習(xí)。

無論是Marton、還是奧蘇貝爾，他們所提出的“意義學(xué)習(xí)”的內(nèi)容，都是：將知識與學(xué)習(xí)者原有經(jīng)驗建立關(guān)聯(lián)。但只有這一點還不夠，王玨老師認為至少還需要加上“知識之間的（全部）關(guān)聯(lián)性”，以及“大觀念/大概念”所提倡的：專家思維方式/學(xué)科思想方法。

【二、深度理解】

關(guān)于深度理解，有兩項理論研究。

“深度理解”的第一項理論來源，是美國課程研究者Wiggins（威金斯），在《UnderstandingbyDesign》一書中，所提出的“知識的構(gòu)造”：

在上圖中，位于最表層的是“事實知識與個別技能”，然后是“能夠遷移的概念”和“復(fù)雜過程”，最深層的是“原理與一般化”。后兩層構(gòu)成了“持久理解”。

“持久理解”是對“學(xué)生在忘記了具體知識細節(jié)后，還剩下什么”的回答，這種“持久理解”位于“學(xué)問的中心，能夠遷移到新情境中”（Wiggins）。

所以，第一項關(guān)于“深度理解”的理論研究，就告訴我們：

而一旦以“遷移”為目的，學(xué)習(xí)就會相當復(fù)雜。因為與知識相關(guān)的問題情境無窮無盡，而且有的與學(xué)生學(xué)習(xí)到的形態(tài)完全一樣，有的比較接近，有的看起來似乎完全不相干——這就是“近遷移”或“遠遷移”。

學(xué)生要想對知識建立“深度理解”，就必須要在不同的情境之下，運用知識解決問題——遷移的“距離”越遠，學(xué)生對知識的本質(zhì)理解就越深刻！

事實上，很多老師所反映的“一學(xué)就會、一用就慒”，在很大程度上，就是因為問題情境發(fā)生變化，導(dǎo)致學(xué)生無法將知識與情境建立起關(guān)聯(lián)性而導(dǎo)致的！——它直接反映了學(xué)生對知識實質(zhì)的理解深度不足！從這一點來看，“深度理解”的理論研究是非常有實踐指導(dǎo)價值的！

關(guān)于“深度理解”的第2項理論來源，是芬蘭的學(xué)者Engestrom（_托姆）提出的“學(xué)習(xí)環(huán)”（learningcycle）理論。

學(xué)習(xí)環(huán)理論是描述學(xué)習(xí)活動的過程的，由6個環(huán)節(jié)構(gòu)成：

其中，“動機”是學(xué)習(xí)者遇到的問題與既有知識經(jīng)驗產(chǎn)生的矛盾

“內(nèi)化”就是學(xué)習(xí)知識的過程（王玨老師稱為“輸入式學(xué)習(xí)”）

“外化”就是運用知識解決問題的過程（王玨老師稱為“輸出式學(xué)習(xí)”）。

外化既包括與他人的口頭交流，也包括解題、真實情境的問題解決，在外化過程中發(fā)現(xiàn)自己理解的不足之處、并對知識進行重構(gòu)（“批判”）。

由于問題情境的復(fù)雜度、以及語言對于思維的承載作用，顯然，“外化/輸出”對于知識理解的深度，要高于“內(nèi)化/輸入”的深度。

因此，在教學(xué)活動中，如果能多開展“外化/輸出”，顯然有助于達成“深度理解”。

——不過，在教學(xué)實踐中，排除“內(nèi)化”過程、直接開展“外化”，則是完全不成立的。

“內(nèi)化/輸入”與“外化/輸出”是緊密相合在一起的：沒有內(nèi)化，也談不上外化；沒有外化，內(nèi)化則很可能是淺薄的。

因此，在教學(xué)活動中，如何合理地設(shè)計和搭配“內(nèi)化/輸入”與“外化/輸出”活動——而非單一強調(diào)“外化”，就成為影響教學(xué)效果的關(guān)鍵。

內(nèi)化與外化的關(guān)系，也昭示著：

【三、深度參與】

關(guān)于學(xué)生的深度參與，有兩種描述角度：

其實，無論是“動機”、還是“主動性”，都不是新鮮事，一直是老師們在教學(xué)中關(guān)注的重點，各種方法、技巧也有很多。

顯然，動機+主動學(xué)習(xí)也都是“深度參與”的必要因素。而且，只有當二者同時發(fā)生、并能開展深度的交互作用時，才會制造出令人癡迷的、身心一體的巔峰體驗——“心流”狀態(tài)。

心流，指的是當人們沉浸在當下著手的某件事情或某個目標中時，全神貫注、全情投入并享受其中而體驗到的一種精神狀態(tài)。在心流狀態(tài)下，人們往往會感到精力充沛、不知疲倦、時間不知不覺地流逝……

心流是由美國學(xué)者、積極心理學(xué)的奠基人米哈里·契克森米哈賴（MihalyCsikszentmihalyi）提出的（他也因此被稱為“心流之父”)。

事實上，“心流”狀態(tài)，就是人腦對于自我付出努力、應(yīng)對挑戰(zhàn)、取得成功的“自我獎賞機制”！——這種“自我獎賞機制”就對于大腦來說，就是最為深刻的“內(nèi)在動機”，這一點在我的《學(xué)習(xí)科學(xué)》課程中有充分地闡釋。

米哈里·契克森米哈賴的一大貢獻，是他深入地研究了“心流”的發(fā)生機制（如下圖）：

在上圖中，我們可以看到，“心流通道”的發(fā)生條件是非常狹窄的，它只能發(fā)生在“一定的挑戰(zhàn)度”和“較高的技能水平”的動態(tài)匹配之中。

——挑戰(zhàn)度相較于技能水平太低，學(xué)習(xí)者會感到“無聊”，而感到心不在焉、沒有任何興致、最終放棄；

——挑戰(zhàn)度相較于技能水平太高，學(xué)習(xí)者會感到“焦慮”，而且會因無法完成挑戰(zhàn)、而情感受挫、逃離學(xué)習(xí)。

因此，想激發(fā)學(xué)生“深度參與”（尤其是激發(fā)大腦自我獎賞的“動機”)，條件是相當苛刻的，可不僅僅只是學(xué)生具有“主動性”就能實現(xiàn)的……

教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方式、孩子的主動性、孩子的學(xué)習(xí)方法與學(xué)習(xí)能力、孩子對學(xué)科知識的理解方式與期待、老師布置任務(wù)的適切程度（針對每個個體）……影響因素實在太多了，有點“可遇而不可求”的意思。

這也是我家孩子在初二時跟我說，他經(jīng)常在學(xué)習(xí)時能體會到“心流狀態(tài)”，我感到狂喜、認為他能成為“學(xué)霸”的原因！

不過，心流說難也難，說易也易——我們每個人都應(yīng)該有過體會。比如，看一本優(yōu)秀的小說、或者一部優(yōu)秀電影、聽優(yōu)秀老師“講課”，往往就會產(chǎn)生“心流”狀態(tài)——這同樣是由于老師能夠在“知識的挑戰(zhàn)度”和“學(xué)生的原有知識經(jīng)驗水平”之間，能有效地搭建出一條“通途“！

誰說，教學(xué)不是一門藝術(shù)呢！

誰說，“深度學(xué)習(xí)”與老師的教學(xué)無關(guān)、能完全由學(xué)生個人實現(xiàn)呢！

(本文中對“深度學(xué)習(xí)”的理論解讀，主要參考了《深度主動學(xué)習(xí)》一書，特此鳴謝！)

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第8篇激活函數(shù)是一種添加到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的函數(shù)，旨在幫助網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。在神經(jīng)元中，輸入的input經(jīng)過一系列加權(quán)求和后作用于另一個函數(shù)，這個函數(shù)就是這里的激活函數(shù)。類似于人類大腦中基于神經(jīng)元的模型，激活函數(shù)最終決定了是否傳遞信號以及要發(fā)射給下一個神經(jīng)元的內(nèi)容。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一個節(jié)點的激活函數(shù)定義了該節(jié)點在給定的輸入或輸入集合下的輸出。標準的計算機芯片電路可以看作是根據(jù)輸入得到開（1）或關(guān)（0）輸出的數(shù)字電路激活函數(shù)。

激活函數(shù)可以分為線性激活函數(shù)（線性方程控制輸入到輸出的映射，如f(x)=x等）以及非線性激活函數(shù)（非線性方程控制輸入到輸出的映射，比如Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish等）。

深度學(xué)習(xí)的實驗總結(jié)第9篇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)或模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)，是機器學(xué)習(xí)的一個重要子領(lǐng)域，同時也是深度學(xué)習(xí)算法的核心。其名稱和結(jié)構(gòu)均受到人腦的啟發(fā)，目的是模擬大腦的某些機理與機制，實現(xiàn)諸如圖像識別、語音識別等功能。

基本組成：-神經(jīng)元：這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位。每個神經(jīng)元接收一組輸入和一個偏置值，當信號（值）到達時會乘以一個權(quán)值。如果神經(jīng)元有4個輸入，那么就有4個權(quán)值，這些權(quán)重可以在訓(xùn)練時進行調(diào)整。-層：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由相互連接的節(jié)點組成，也稱為人工神經(jīng)元，這些節(jié)點按層組織。例如，一