架构师特刊：机器学习实践
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科学家做了这样一个实验，把小白鼠的听觉中心的神经和耳朵通路剪断，视
觉输入接到听觉中心上，过了几个月，小白鼠可以通过听觉中心处理视觉信号。
这就说明人类大脑工作原理是一样的，神经元工作原理一样，只是需要经过不断
的训练。基于这样的假设，神经学家做了这样的尝试，希望给盲人能够带来重新
看到世界的希望，他们相当于是把电极接到舌头上，通过摄像机把不同的像素传
到舌头上，使得盲人有可能通过舌头看到世界。对人类神经工作原理的进一步理
解让我们看到深度学习有望成为一种通用的学习模型。
上图给出了神经网络的大致结构。图中左侧是人类的神经元，右侧是神经网
络的神经元。神经网络的神经元最早受到了人类神经元结构的启发，并试图模型
人类神经元的工作方式。具体的技术这里不做过深的讨论。上图中下侧给出的是
人类神经网络和人工神经网络（Artificial Neural Network）的对比，在计算
机神经网络中，我们需要明确的定义输入层、输出层。合理的利用人工神经网络
的输入输出就可以帮助我们解决实际的问题。
神经网络最核心的工作原理，是要通过给定的输入信号转化为输出信号，使
得输出信号能够解决需要解决的问题。比如在完成文本分类问题时，我们需要将
文章分为体育或者艺术。那么我们可以将文章中的单词作为输入提供给神经网络，
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