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第12.2节 一个简单的神经网络

1. 数据准备与问题定义

（1）输入特征解析

• RGB颜色值（专业术语：特征向量）
  → 像给物体拍彩色证件照，如叶子的RGB为(32,107,56)
  → 每个颜色通道对应数字：红=32，绿=107，蓝=56
• 体积数据（Vol：11.2ml）
  → 用数字尺测量物体大小，鲜花体积显著大于叶子（59.5ml vs 11.2ml）

（2）输出目标设计

• 分类方案选择（专业术语：输出层设计）
  → 方案一：单输出节点（正数为叶子，负数为花朵）
  → 方案二：双输出节点（比较两个数值大小决定类别）
  → 本例采用方案二，输出层结构：

  [叶子得分, 花朵得分]  
  

（3）数据表示样例

类别	R	G	B	Vol
叶子	32	107	56	11.2
鲜花	241	200	4	59.5

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2. 神经网络架构详解

（1）层级结构（专业术语：网络拓扑）

输入层(4节点) → 隐藏层(3节点) → 输出层(2节点)  │            │            │  R值         蓝色神经元    叶子得分  G值         橙色神经元    花朵得分  B值         灰色神经元  Vol值