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引言

在前面的文章学习中，我们初步了解到神经网络在人工智能领域扮演着至关重要的角色，它具备实现真正人工智能的潜力。真正的人工智能意味着机器能够像人类一样进行感知、学习、推理和决策等复杂活动。而神经网络作为实现这一目标的关键技术，其原理和应用较为复杂。

本小节将开启详细讲解神经网络之旅，旨在帮助大家全面、深入地理解神经网络。仅学完一篇文章后，大家对神经网络的认识可能还比较模糊，这是完全正常的现象。因为神经网络涉及到数学、计算机科学等多领域的知识，一篇文章很难涵盖其所有的细节和原理。不过，当大家学完本小节的所有文章后，就会对神经网络有一个清晰、系统的认识，那种豁然开朗的感觉会让你对这一神奇的技术有全新的感悟。

数据输入神经网络的重要性及示例

要深入理解神经网络，第一步就是要掌握如何将数据输入到神经网络中。数据输入是神经网络运行的基础，就如同人类的感官获取外界信息一样，只有准确、有效地将数据输入，神经网络才能进行后续的处理和分析。

以百度精心研发的新产品“小度智能屏”为例，它集成了多种先进的人工智能技术。一方面，它配备了麦克风，能够采集周围环境中的音频数据。这些音频数据会被转化为特定的数字形式，然后输入到神经网络中。神经网络通过对这些音频数据的分析和处理，实现语音识别、语音交互等功能，让用户可以通过语音指令来控制小度智能屏，查询信息、播放音乐等。

另一方面，小度智能屏还具备人脸识别功能，它可以根据摄像头采集到的人脸数据判断使用者的年龄，并自动切换成人和儿童模式。在这个过程中，摄像头采集到的人脸图像数据同样需要经过一系列的处理，转化为适合神经网络处理的形式后输入进去。通过对人脸特征的分析，神经网络能够准确地判断出使用者的大致年龄范围，从而为用户提供更加个性化的服务。（小度智能屏是百度团队经过精心研发推出的一款新产品，它集合了多种强大的功能，既好玩又实用，非常值得大家拥有。）

以识别美女图片为例讲解数据输入

下面我们以识别美女的图片数据输入神经网络为例，详细介绍数据输入的具体过程。

• 图像的计算机存储方式：当我们要将一张图像数据输入到神经网络时，计算机需要以特定的方式来存储这张图像。在计算机中，图像通常以矩阵的形式进行存储。具体来说，计算机需要存储三个独立的矩阵（矩阵可以简单理解为二维数组，后续教程会对矩阵的相关知识进行详细讲解），这三个矩阵分别对应图像的红色、绿色和蓝色通道。这是因为在计算机的颜色模型中，世界上的所有颜色都可以通过红绿蓝三种基本颜色按照不同的比例调配出来。

假设图像的大小为64 * 64个像素，这里的一个像素就是图像中的一个颜色点，每个颜色点由红绿蓝三个值来表示。例如，当红绿蓝的值都为255时，这个颜色点就是白色。那么，对于这张64 * 64大小的图像，计算机就需要用3个64 * 64大小的矩阵来代表它，矩阵里面的每个数值就对应着图像相应位置的红绿蓝强度值。为了便于大家理解这个概念，在示例中我们画的是一个5 * 4的矩阵，而不是64 * 64的矩阵。因为如果使用64 * 64的矩阵，会使问题变得过于复杂，不利于大家直观地理解图像在计算机中的存储方式。

• 矩阵转化为向量：为了方便神经网络后续的处理，通常我们会将这3个矩阵转化成1个向量x。向量可以理解为1 * n或n * 1的数组，其中前者被称为行向量，后者被称为列向量，后续文章会专门对向量的相关知识进行详细讲解。

对于前面提到的64 * 64大小的图像，转化后的向量x的总维数是64 * 64 * 3，计算结果为12288。在人工智能领域，输入到神经网络的每个数据都被称为一个特征。所以，这张图像就有12288个特征，这个12288维的向量也被叫做特征向量。神经网络接收这个特征向量x作为输入，然后对其进行一系列的计算和分析，最终给出相应的预测结果。

不同应用的数据输入方式

在实际的应用场景中，不同的应用需要识别的对象各不相同。例如，在语音识别系统中，需要处理的是语音数据；在图像识别系统中，处理的是图像数据；在一些智能设备中，还需要处理传感器采集到的数据，如温度、湿度、加速度等。

尽管这些数据的来源和形式各不相同，但它们在计算机中都有对应的数字表示形式。为了能够让神经网络对这些数据进行有效的处理，通常我们会将它们转化为特征向量的形式，然后再将特征向量输入到神经网络中。这样，无论面对何种类型的数据，神经网络都能够以统一的方式进行处理和分析。

后续内容预告

本篇文章详细介绍了数据是如何被输入到神经网络中的。然而，仅仅完成数据输入还不够，我们更关心的是神经网络如何根据这些输入的数据进行预测。例如，当我们将一张图片输入到神经网络中，它是如何判断这张图中是否是美女的呢？神经网络内部的工作机制是怎样的呢？这些问题将在下篇文章中为大家揭晓答案。