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它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则（比如，先找边缘、再识别形状），而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字：先猜结果，对比正确答案，再反向调整各层神经元的计算参数，经过数万次迭代后越来越精准。

　　　　研究者从两个方面对结果进行分析：在个人层面上，研究者想探讨一个人表现出哪些行为会令这个人被很多人普遍地喜欢，这被称为受欢迎程度；在关系层面上，基于一对一的互动，一个人表现出哪些典型的行为，会得到其互动伙伴的喜爱，这被称为独特喜欢。