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但这似乎没有什么值得惊喜的,我们已经有现成的计算机了,这只不过是让事情复杂化了而已。

单个感知器能做的事情很有限。要做复杂的决策,所以则是需要将多个感知器连接起来。

而实际中的网络可能会有上万个,甚至数十万个参数,如果手工一个一个地去配置这些参数,恐怕这项任务永远也完成不了了。

而神经网络最有特色的地方就在于这里。

我们不是为网络指定所有参数,而是提供训练数据,让网络自己在训练中去学习,在学习过程中为所有参数找到最恰当的值。

大体的运转思路是这样:我们告诉网络当输入是某个值的时候,我们期望的输出是什么,这样的每一份训练数据,称为训练样本。

这个过程相当于老师在教学生某个抽象的知识的时候,举一个具体例子:

一般来说,我们举的例子越多,就越能表达那个抽象的知识。这在神经网络的训练中同样成立。

我们可以向网络灌入成千上万个训练样本,然后网络就自动从这些样本中总结出那份隐藏在背后的抽象的知识。

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