神经网络是什么

1、这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器。分类器的输入是一个数值向量，叫做特征（向量）。在第一个例子里，分类器的输入是一堆0、1值，表示字典里的每一个词是否在邮件中出现，比如向量(1,1,0,0,0......)就表示这封邮件里只出现了两个词abandon和abnormal；第二个例子里，分类器的输入是一堆化验指标；第三个例子里，分类器的输入是照片，假如每一张照片都是320*240像素的红绿蓝三通道彩色照片，那么分类器的输入就是一个长度为320*240*3=230400的向量。分类器的输出也是数值。第一个例子中，输出1表示邮件是垃圾邮件，输出0则说明邮件是正常邮件；第二个例子中，输出0表示健康，输出1表示有甲肝，输出2表示有乙肝，输出3表示有饼干等等；第三个例子中，输出0表示图片中是狗，输出1表示是猫。分类器的目标就是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要首先收集一些样本，人为标记上正确分类结果，然后用这些标记好的数据训练分类器，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。

3、一条直线把平面一分为二，一个平面把三维空间一分为二，一个n-1维超平面把n维空间一分为二，两边分属不同的两类，这种分类器就叫做神经元。大家都知道平面上的直线方程是，等式左边大于零和小于零分别表示点在直线的一侧还是另一侧，把这个式子推广到n维空间里，直线的高维形式称为超平面，它的方程是：神经元就是当h大于0时输出1，h小于0时输出0这么一个模型，它的实质就是把特征空间一切两半，认为两瓣分别属两个类。你恐怕再也想不到比这更简单的分类器了，它是McCulloch和Pitts在1943年想出来了。这个模型有点像人脑中的神经元：从多个感受器接受电信号，进行处理（加权相加再偏移一点，即判断输入是否在某条直线的一侧），发出电信号（在正确的那侧发出1，否则不发信号，可以认为是发出0），这就是它叫神经元的原因。