所谓神经网络的训练也就是我们通常所说的模型训练，德州仪器TI人工神经网络的组成结构

人工神经网络的组成结构神经网络的训练所谓神经网络的训练，也就是我们通常所说的模型训练，就是通过大量样本数据来训练神经网络，并随着迭代次数的增加，以改善各个节点权重和阈值，最终帮助网络提高它们对现实数据模拟的准确性。这种不断改善的过程，也被称为微调（Fine-Tuning），一旦对神经网络进行微调成功，它们就会成为强大的人工智能工具，因为它们能够非常快速地对复杂的大量的现实世界的数据诸如语言、语音、图像、视频等等进行分类、识别和处理。让我们用一幅图像输入给神经网络，来具体解释一下神经网络的大致运作过程。把这些点位数值输入给人工神经网络。下面这个不太规范的手写数字“9”又有点像“4”，那么它是如何被神经网络准确地识别的呢？首先把每一行 28 个点位以及对应的颜色数值横向串联成为一个 784 维的数据集（即784个数据的向量）。然后再输入给神经网络的最左侧的第一层（输入层）。很明显，这个输入层应该有 784 个输入点位，从上至下逐一地输入这 784 个点位数值，一个28*28像素的手写数字图像变换成784维的数据集输入给神经网络这个输入层的任务就是把初始的数据进行识别，每个点位对应一个神经元，其像素的颜色值通过神经元的一个公式计算得到的结果超过了阈值就为1，没有超过阈值就为0 （这里先假设一个最简单的公式，像素色值超过0.4，函数的计算结果就为1，否则就为0。在实际的执行中，这个公式往往要复杂很多、颗粒度也细致很多）。然后经过连接两个神经元的边（这个边称为“连接”，相邻的两个层中的神经元往往是全部互相连接的，这些“连接”有不同的权重，被称为“权值”）再由第一层传递给第二层，以此类推直至最后一层，神经元之间通过连接传递数据，德州仪器TI信息在神经网络中传播的过程，反向的传播则代表该神经网络可以反向传播计算数据。我们这里只是训练一个小小的任务，即让人工神经网络识别从 0 到 9 的 10 个手写数字。那么输出层便是由 10 个神经元节点组成，每个节点代表一个数字（图22 中黄框部分）。最终我们看神经网络运算的结果传递到输出层时哪个节点上的数值更接近于 1.0，即权重最大（权重一般用0~1.0来表达，越接近1.0权重越大），那么对应的那个数字就是最终的结果了。