对神经网络大致框架的理解

在网上看了吴恩达老师的慕课，现在来总结一下

神经网络：　由神经元组成的网络，这些神经元构成了一个完全图

神经元：　　神经元有很多种，有线性的，有卷积的。

结合具体的例子来说一下，比如说图像识别吧

我把一张图像输入每一个神经元，然后每一个神经元对这个图像进行处理，然后输出一个预测值。

总有点仿生学的感觉

 

然后就是对神经网络的训练了

我们训练神经网络需要大概一千个左右的样本吧

然后对于每个样本，我们都要附带一个标签，表面这个样本是正样本还是负样本。

经过几千次的训练之后，我们的神经网络就能处理图片啦

 

现在我们可以发现一个问题，神经网络只能处理不是0就是1的问题，这个。。。在后面的学习中也许会有解答吧