我们已经圈定范围为这些
最终我们得到的数字碎片，会有可判断的属性，也会有对应的权重区分。 线条组成了一个数字，接下来我们需要判断的，就是这个数字到底是几，已知单个数字共有个，也就是说会输出种结果，我们以结果反推，每个数字都有对应特征，这些特征就是判断的条件和权重基础，而每一个碎片都会被经历数轮的判断，最终将这些碎片得出的结果再计算，得到结果，如图，我使用了四层神经网络来判断数字碎片的特征，最终导向识别结果，如果加上前面的识别分割，神经网络的结构会更密集： 输出层包含个神经元。如果第一个神经元激发，即有输出≈，就表明该神经网络认为该数字是。 当然，虽然我是这么设计的，但这一切都只是一种启发。没有说明识别数字的神经网 突尼斯电话号码数据 络必须按照我描述的方式运行，也不一定是四层结构，这只是一种基于实例所做的思维方式的延伸。 四、训练神经网络：梯度下降算法 基于前文，
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我们已经基本了解了神经网络的概念和架构逻辑。那么，神经网络如何才能更精准地达成我们想要达成的目标？我们如何避免神经网络的最终计算结果不出现偏差？ 答案就是不断训练它。 在训练中测试，以最小化成本在测试中尽快找到权重和偏差并进行修正，使结果无线趋近于正确，即使初始结果不佳，通过调整参数，依然可以逐步提高神经网络的性能。于是每天上午十点和每天下午三点，他都会叫上我陪他绕着厂区散步。 我猜他叫上我的原因，多半是因为我会聊天，每天走路都有不同的话题闲聊，好打发散步的无聊。
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