的输入中提取更复杂的特征和
高级别的恶魔负责从下一级抽象概念，从而做出决定。然后传递给自己的上级。 最终，由大恶魔做出最终决定。 《深度学习的数学》一书中，依照如上隐喻，用一个生动的例子，讲解了神经网络的工作原理。 问题：建立一个神经网络，用来识别通过 × 像素的图像读取的手写数字 和 。 ChatGPT的底层逻辑 第一步：输入层 个格子，相当于每个格子住一个人，分别编号为 。
如下图ChatGPT
的底层逻辑 第二步：隐藏层 这一层，负责特征 哈萨克斯坦号码数据 提取。假设有如下三种主要特征，分为为模式ABC。如下图。 ChatGPT的底层逻辑 不同的模式对应着相应的数字格子的组合。如下图。模式A对应的是数字和，B对应和，C对应和。 ChatGPT的底层逻辑 第三步：输出层 这一层，从隐藏层那里获得信息。 ChatGPT的底层逻辑 如上图，最下面是AI要识别的图像。
首先输入层的点火
然后，隐藏层和所对应的特征被提取，模式B点火； 最后，输出 香港电话号码表 层的被对应的模式B点火。 所以，大恶魔识别出图像为数字。 在上面的例子里，AI可以精确地识别出和，但它并不懂和，它的眼里只有像素。 可这么说，似乎过于拟人化了。人类又如何懂和呢。人类不也是通过双眼输入，通过迄今仍是宇宙间最大谜团的大脑神经元网络 更加复杂强大且节能的隐藏层 提取特征，然后通过大脑的某个部位再进行自我解释的吗。
