第2节:从手写数字识别开始了解神经网络

为什么神经网络要是这个样子的,神经网络的是怎么实现的呢

人的思考和认知是通过神经突触的生成来实现的,不同的刺激建立不同的神经结构,让人们记住理解东西(可以这么理解,不一定对)

(视频)

而机器没法生成新的突触,那么参考人的神经的结构,建立神经元、树突

(人工神经网络示意图)

通过数据的输入和调整参数(损失函数、梯度下降、负采样、学习率等等都在这一环节),将神经网络的参数调整到认识该类事物的。完成训练后对于同样的事物就可以使用这个模型来处理了

(手写数字识别-ann的case)

从这个图像识别的case可以看到,进入神经网络处理之前,比较核心的一部是把高纬度数据转化为低纬度数据,比如图片,根据48*48像素转化为「1*784」的矩阵,才能进入神经网络处理,那么对于文本来说也适用吗,文本也可以转化为数字吗

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