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1.2.1 如何将数据输入到神经网络中
通过对前面文章的学习，我们已经知道神经网络可以实现真正的人工智能。本小节我会进行详细地讲解，让大家彻底地弄懂神经网络。在仅仅只学完一篇文章后，你肯定依然感觉朦胧，这是正常的，因为不可能用一篇文章就把神经网络给讲清楚了。当你学完本小节所有文章后，你就会感觉豁然开朗了。
我们需要弄懂的第一步就是如何将数据输入到神经网络中。例如，在我们百度的新产品“小度智能屏”中，是如何将麦克风采集到的音频数据输入到神经网络中的；小度智能屏还能根据人脸来判断年龄从而自动切换成人和儿童模式，那它又是如何将摄像头采集到的人脸数据输入到神经网络中的。（稍微植入下广告，小度智能屏是我们精心研发的一款新产品，它功能非常强大，好玩又实用，很值得拥有！）
下面我拿识别女（狗狗）优的例子来给大家介绍如何将女优的图片数据输入到神经网络中。
此例中，待输入的数据是一张图像。为了存储图像，计算机要存储三个独立的矩阵（矩阵可以理解成二维数组，后面的教程会给大家详细讲解），这三个矩阵分别与此图像的红色、绿色和蓝色相对应（世界上的所有颜色都可以通过红绿蓝三种颜色调配出来）。如果图像的大小是64 * 64个像素（一个像素就是一个颜色点，一个颜色点由红绿蓝三个值来表示，例如，红绿蓝为255,255,255，那么这个颜色点就是白色），所以3个64 * 64大小的矩阵在计算机中就代表了这张图像，矩阵里面的数值就对应于图像的红绿蓝强度值。上图中只画了个5 * 4的矩阵，而不是64 * 64，为什么呢？因为没有必要，搞复杂了反而不易于理解。
为了更加方便后面的处理，我们一般把上面那3个矩阵转化成1个向量x（向量可以理解成1 * n或n * 1的数组，前者为行向量，后者为列向量，向量也会在后面的文章专门讲解）。那么这个向量x的总维数就是64 * 64 * 3，结果是12288。在人工智能领域中，每一个输入到神经网络的数据都被叫做一个特征，那么上面的这张图像中就有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，并进行预测，然后给出相应的结果。
对于不同的应用，需要识别的对象不同，有些是语音有些是图像有些是传感器数据，但是它们在计算机中都有对应的数字表示形式，通常我们会把它们转化成一个特征向量，然后将其输入到神经网络中。
本篇文章我们已经知道了数据是如何被输入到神经网络中的。那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？我们将一张图片输入到神经网络中，神经网络是如何预测这张图中是AV女优的呢？下篇文章我将给大家揭晓。
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