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第511章 神经网络(第3页)

机器将图像扫描,分割成均匀的不同颜色的网格,也就是像素块。

假如在一张白纸用黑色墨水笔写上数字8,在像素化的网格中,颜色较深的黑色网格,就是数字8的组成部分。

机器给每一个网格进行编号,列出一个数列。

不同像素方格的颜色不同,取不同的灰度值,赋予数列。

灰度值,0-255,0表示黑色,255表示白色。

那么白色纸张上的数字8,就被拆分成数字接近于0的数列,在经过算法计算,输出一个答案。

其实,以上的判断方法,和人类判断数字8的流程基本一致。

当人眼看到白纸上的数字8,光线通过眼球结构,投影到视网膜。

视网膜上的光敏细胞将整理成‘数列’的数据传给大脑,大脑分析计算,得出结果。

这一整个流程分为输入,计算和输出。

计算的过程越复杂,得出的结果越精准。

人类大脑的计算过程极其复杂,输入到输出,经历无数的神经细胞。

计算过程中,确定由两个黑圈,并上下连接组合的图形大概是数字8.

上面不封闭的是6,下面不封闭的是9.

计算机计算过程分很多层。

第一层,确定图中是否存在两个圈。

下一层,两个圈是否连接。

再下一层,有没有可能它是个6?

继续往下,是不是9?

是否为上下结构,有没有可能是个无限符号?

如此一层层计算下去,最终得出结果。

这就是计算机图形分析的原理。

但如果遇到极为复杂的图形,比如一张人流如织的街道,计算机需要判断街道、路灯、斑马线,那些立着的形状是人还是垃圾桶。

经过一系列计算,最后得出有人闯红灯。

而人在这方面反应极快,看到斑马线,下意识看到红灯,穿过时注意车流等。

这是经验。

因为人知道什么是斑马线,什么是车辆和行人,懂得避让。

就像看到蚂蚁搬家天要下雨,因为空气湿度和温度在上升。

早上看到红彤彤的朝霞,意识到今天大概率也会下雨,出门记得带伞。

这些是经验的总结,反向输入,简化计算流程。

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