人工智能算法，特别是建立在神经网络基础上的各类深度学习算法，其核心在于通过迭代确定最终参数：在训练神经网络模型过程中，根据不同的训练数据进行迭代，寻找最优的网络参数；在神经网络推导过程中，根据输入的数据逐层地迭代数据，最后得出推测的数值，并依此分析预测结果。对于神经网络而言，参数决定了该网络能够实现的任务、预测的准确度等一系列指标。若商用的神经网络中的结构和参数遭到泄露，不法分子能够很容易地仿制相关的产品，给企业单位造成经济上的损失，这也是领域学者对人工智能的物理实现安全进行研究的一个重要原因。
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