为什么神经网络总是将原始数据转换称特征向量？

神经网络将原始数据转换成特征向量是因为特征向量可以更好地表示数据的特征和模式，从而更容易被神经网络学习和处理。特征向量可以提取数据中的关键信息，减少数据的维度，同时也可以消除数据中的噪声和冗余信息。这样可以提高神经网络的准确性和效率。