对于神经网络模型很难理解啊！
对于神经网络模型我很难理解，请问谁有好的理解方法或好例子可供加强理解的？ emm 我没有办法发链接，我找到了一篇文章看来之后会好懂很多，我也很绝望我没有权限发url链接。在论坛上回复，图文并茂排版很复杂。我只能简单跟你讲一下：你可以把原理理解为厨师做菜。比如一个厨师要做菜，假设这道菜是红烧肉，然后他有做红烧肉的所有所需的材料，并且他还有一道标准的红烧肉作为参考，但是标准的红烧肉只有成品，做出成品的过程他并不清楚，然后他就一次一次地试验，比如先放多少肉，然后放多少盐、多少糖、多少油...以及放这些原料的顺序。然后做出成品跟标准红烧肉进行比对，味道如果咸了，那就重新调整材料的比例、顺序再烧一次。经过长期的训练之后就能够得出一个最符合标准红烧肉的做法。
在上面这个类比中，做红烧肉的原料就是你的输入量x，而红烧肉就是你的输出量y，红烧肉的做法就是你所想得到的训练好的神经网络，里面是一个很复杂的非线性映射，原料的比例、顺序类比的就是各层之间的权值和阈值函数等等，训练的步长可以理解为尝试的次数，如果在某次尝试中发现味道非常符合，呢么久提前结束。当然，在神经网络训练的过程中，会需要大量的训练样本，也就是说如果一个厨师做菜如果是只有一道标准的红烧肉作为期望输出，那是不可能得出一个最符合标准红烧肉的做法的。
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