Neural Net 感悟 1

把框架搭建好后，就可进行测试数据。具体包括：

1. 数据准备，例如数组；
2. 编写代码，训练数据；
3. 编写代码，录入测试数据；
4. 呈现结果，呈现中间堆导。

神经网络一个对开发人员的明显表象是：
机制建立完毕，不用再细致地写 “If-else”。
而是由机器来自己找到 If-else 的规则，通过对数据的认识和记忆。
从这个意义上，也算是 小学习。

例如，有一下的训练数据：
* yy, yes, same (y) (left) 抽象为：1,1… 1
* yy, no, not (g) 抽象为：1,0… 0
* gg, yes, same (g) 抽象为：0,1… 0
* gg, no, not (y) 抽象为：0,0… 1

以下是测试数据：
* Test:
* yy, yes, same (y) (right) 抽象为：1,1.. 1
* yy, no, not (g) 抽象为：1,0.. 0
* gg, yes, same (g) 抽象为：0,1.. 0
* gg, no, not (y) 抽象为：0,0.. 1

如果是传统编程，则需要 一堆 if-else，并把记忆存在代码或硬盘IO；
而用了NN, 则可用数据来学习和记忆，存在net 里面。