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由许多层不同的单元构成,每一个不同的单元可以类比为人脑中的神经元。
这些单元的功能结构简单,但是它们就像人大脑中的神经元一样,相互连接着,每一个单元对于数据的运算结果都会输入下一层单元,这样一层一层地运算下来,最终可以实现非常复杂的数据计算,从而得到人们所期望得到的结果。
神经网络算法的用途十分广泛,大众经常使用的图片识别、语音识别、乃至ai换脸的背后都有它的影子。
同时它也是计算机自行“学习”的基础。
以图片识别作为例子,如果给安装了这个算法的计算机展示猫的图片,计算机就会通过算法分析并记住猫的特征。
并且在之后展示的其他图片中,计算机可以根据这些特征识别出图片里面的猫,这种识别会随着识别量的增大而越来越精确。
这就是计算机的学习。
状态提示: 第119章 没法抄的第三个项目(求推荐)
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