電腦如何思考？——類神經網路
什麼是類神經網路？ 資料的輸入與輸出 輸出機率值
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類神經網路的數學方法
在本章節，我們將開始認識類神經網路在數學上是如何運作的。
要了解類神經元與權重相乘、相加的過程，我們先初步了解一個簡單的例子，
如果我有兩個輸入值，它們個別有權重，連結到神經元，然後我們設定w1=3、w2=2，
則在輸入x1=1、x2=0的時候，就會輸出y=3，因為就整個設定來說，
我們可以得到一個數學式y= x1w1+ x2w2，決定好權重和輸入值，
自然就會得出y這個輸出值。
試著操作看看下方的類神經網路，更清楚認識這個概念吧。
(
試著在方格中輸入數字，並按下計算)
0
(試著在方格中輸入數字，並按下計算)
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思考一下，回答問題
問題一
假設y = x1w1 + x2w2，
當x1 = 7、w1 = 1、x2 = 3、w2 = 2 時，
請問y值為多少？
問題二
假設y = x1w1 + x2w2 + x3w3，
當x1 = 4、w1 = 2、x2 = 1、w2 = 0.5、x3 = 4、w3 = 0.1 時，
請問y值為多少？
問題三
學到目前為止，你能否重述一下類神經網路如何達成「分類」這個目的？
重點總結
在本章節中，我們圖像化了類神經網路，用簡單的情境認識它是如何運作的，
有了這個概念，你可以再回過頭思考看看圖片資料是如何在類神經網路中運作的，
圖片資料的每個像素可能都接著一個權重，與權重相乘，計算出的乘積再相加，
最後的輸出值就能夠當作分類的依據。只是對於圖片資料來說，每個像素也許不只存放一個數字，
這在你實際學習到如何處理圖片資料後，才會有更清晰的認識。
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