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第17章 我是谁（第3页）

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像素的图像，将每个像素点对应一个神经元，共

784

个神经元，用

到

1

之间的数字标记，0

代表最黑，1

代表白色，中间灰度用不同数值表示。这

784

个神经元构成输入层，相当于人眼的光敏细胞。最后一层是输出层，假设有十个神经元对应

到

9

这十个数字。中间的层是隐藏层，通常不止两层，隐藏层越多神经网络越复杂，大脑也是如此。手写数字存在一定模式，比如数字

9

可看成一个圈加一个数，数字

8

是在一个圈下再加一个圈，数字

4

可看成竖竖横三个部分。以

9

为例，当它出现时会点亮下一层认为接近圈和数的神经元，大概有

8

到

10

个神经元被点亮，然后进入倒数第二层确认代表圈和数的神经元，最终在输出层得出结果。但实际上，仅从输入层计算复杂的非线性问题难度很大，于是计算机专家想到了人脑的经验机制。比如“杯弓蛇影”，弓的倒影和蛇相似，经验会影响判断，输出端也会反过来影响大脑对事物的认知。在图像识别中，当机器识别手写数字

2

时，可能会认为

3

和

6

的可能性最高而给出错误结果，这时可通过人工在输出层给出新权重，将

2

打成最高分，其他数字为

0，反向输入后机器就能学会识别类似的手写

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