AI入门笔记(三)

神经网络是如何工作的

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。

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