神经网络是如何识别图像 如何模式识别简单的手写数字？
如何模式识别简单的手写数字？
首先，在计算机中，图像只是一堆数字，每个像素都有特定的数字。如果选择28*28的图片，如何让计算机识别手写图像？我们使用多层神经网络从图像中提取特征来识别数字。
该图中的神经网络有四层，包括784个输入层、2个隐含层和1个输出层。
共有784个输入层，这784个输入值是通过将28*28个像素点表示的值排列成一行而形成的。
输出层代表计算机 的最终计算和预测结果，并判断图像代表什么值。
隐含层是神经网络的关键，对图像识别的正确性至关重要。其中，隐层的数目和层数是自己赋值和选择的，以达到最佳的识别效果。隐藏层主要是提取图片的特征。
隐藏层到底是怎么工作的？以下是详细介绍。我没有。;我不知道数字9可以由一个0和一个1组成，数字8可以由两个0组成。隐藏层的第二层想从图像中提取特征，通过这种区分数字。
数字可以细分成不同的图像，并进行组合。
但是第一个隐层的识别率还是有点低。为了提高识别精度，我们可以对第二层的图像进行细分，所以我们添加了第一个隐藏层。如下图，数字0可以进一步细分。
所以隐藏层就是对图像进行精确的提取、组合和判断，以达到对数字的正确识别。
但是各层之间有什么联系呢？
从上面我们知道，第一层的输入层代表的是图像每个像素的p值，这些图像可能比较乱，如下图。
但是如何从这些参数中提取出我们想要的特征呢？我们需要一个权重来处理图像，以获得我们想要的特征。
然后和我们的图像叠加，得到我们的一个特征。
有些图像会有噪声，或者我们想提高识别的门槛。我需要一个偏差来减少干扰。因为每一层都会有一个偏移量和一组权重，我们要计算很多值，所以这个过程的计算量非常大。(/ □ )
至此，介绍了一个基本的神经网络，就这么简单(* _ _ *)。
但是如果上面的过程呢？？？？
使用梯度下降法。
为什么卷积神经网络更适合图像识别？
卷积神经网络通过局部连接、权重分担和下采样可以达到更好的图像识别效果。
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