整层的神经元。而正是在这个过程中，我们 “识别” 了图像，最终 “形成了一个想法”，即我们 “看到了一个 2”（也许最后会做一些事情，如大声说 “2” 这个词）。

上一节中的 “黑盒子” 函数是这样一个神经网络的 “数学化” 版本。它刚好有 11 层（虽然只有 4 个 “核心层”）。

图片

这个神经网并没有什么特别的 “理论推导”；它只是在 1998 年作为一项工程而构建的东西，并且被发现是有效的。（当然，这与我们描述我们的大脑是通过生物进化过程产生的没有什么不同）。

好吧，但是像这样的神经网络是如何 “识别引器的概念。想象一下，我们有 1 和 2 的手写图像：

图片

我们希望所有的 1 都 “被吸引到一个地方”，而所有的 2 都 “被吸引到另一个地方”。或者，换一种方式，如果一个图像在某种程度上 “更接近于 1”，而不是 2，我们希望它最终出现在 “1 的地方”，反之亦然。

作为一个直接的类比，我们假设在平面上有某些位置，