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神经网络又是如何工作的呢我们用一个例子来解释。我们看下面这张图片我们要识别出这些图片都是0并不难要怎么交给计算机让计算机和我们得出同样的结果难点就在于模式识别的答案不标准正如以下几种情况都将识别为手写数字0。
神经网络来进行判断
针对于这个问题我们用神经网络来进行判断我们用恶魔组织的网络来做比喻突出其本质。
如图所示隐藏层住着三个恶魔A、B、C他们三个共有12个手下为他们收集情报这个十二个手下分别对应单色二值图中的每一个像素当有颜色时表示有情报对应的手下兴奋。 他们还有输出恶魔0和1两个上级上级输出恶魔0对恶魔A、C比较信任输出恶魔1对B比较信任。三个恶魔分别有不同的职责分别需要收集A、B、C模式的情报所以他们有所偏好对于恶魔A他的偏好是A模式则他更信任手下4、7而恶魔B更信任手下5、8恶魔c更信任手下6、9。 那么对于输入0时手下4、7、6、9兴奋手下4和手下7报告给恶魔A手下6和手下9报告给恶魔C恶魔A、C开始兴奋恶魔A、恶魔C报告给输出恶魔0输出恶魔0兴奋表示输出0。将恶魔组织转化成数学模型就是这样。其中信任表示权重。 那么为什么时三个恶魔呢这是因为存在某种预估即对应的A、B、C三种偏好模式是对应0或1的特征。
