【人工智能】图像识别之小白天书——验证码篇(3)

本文介绍了人工神经网络的基础知识,包括神经元、人工神经网络的结构和工作原理,尤其是BP神经网络。通过举例和简单的解释,阐述了信息传递、权重的重要性以及激活函数的作用,为理解验证码识别提供了理论基础。

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介绍

大家好!又见面啦!不知道经过前面两篇文章的学习,是否已经可以顺利的把简单的验证码解析出来了呢?这段时间已经有不少人向我正某人拍砖了,指责我讲的内容过于基础,糊弄小孩之类的云云。入门嘛,就该当如此!步子不能走得太大,扯得慌。这一篇,我们不着急寻找困难的验证码破解了。为了避免大家继续拿砖头怼我,今天我决定来一篇人工神经网络的普及文!介绍一下人工神经网络极其简单的应用。

在讲人工神经网络之前,先说一下生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。相比之下,人工神经网络之所以有人工二字,就是人工模拟生物神经网络的行为特征,来建立一种可以模仿生物行为模式进行信息处理计算的数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。没错,其本质就是数学模型!我不知道茫茫读者中有多少人喜欢数学,反正我是不(gen)太(ben)喜(bu)欢(hui)。所以下面我的讲解中,我会尽量避开枯燥的公式,但争取做到你能理解,会使用!



图1

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