電腦如何思考？——類神經網路

資料的輸入與輸出

(試著點擊下方的數字圖片)

讓我們再多認識一個案例，類神經網路領域中相當著名的「數字手寫辨識」的案例，

如果我們將數字的「圖片」輸入進訓練好的類神經網路，它就會輸出對應的數字。

那麼，這跟「神經元」、「權重」有什麼關係呢？

是這樣的，以圖片而言，電腦是一個像素一個像素去讀取圖片的資料，

像是上方圖片中的數字，放大的時候看起來都一格一格的，每一格都是一個數值。

在數字手寫辨識的案例中圖片的大小為28x28像素，

所以在類神經網路的輸入層就會接收28x28=784個值，

這些值是多少呢？

因為圖片是黑白的，我們可以設定白色為0、黑色為1。

(註：在實際處理資料時，會有許多因素一並考量，所以也有可能設定白色為0、黑色為1)

這些值透過類神經元之間的連結，也就是「權重」，經過相乘和相加的運算後，最後判斷出圖片中顯示的數字為何。