本文介绍: 于是，在深度学习的网络中，每个黑点(神经元)都有一个与之对应的数字（实际的网络中，不是0或者1这样简单的数字，而是一些复杂的数字，这里仅仅是为了说明），这些数字，在深度学习中，我们称之为。4x4的方格上移动的灰色阴影，那个3x3的像素方格就是卷积核，可以把它理解为人眼此时聚焦看到的区域（称之为感受野，人眼的视野），只不过，这个示意图中每次看到的都是一个3x3的像素方格！整个推理过程你应该注意到了一件事，所有的黑点都可能是有记忆的，只不过记得东西各有不同，有的认识猫，有的认识狗，就像下面这样。
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我们先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)，是如何完成一张图片的推理的。
你肯定听说过阿尔法狗大战柯洁的故事，当时新闻一出，不知大家什么反应，反正我是被震撼到了。机器竟然学到了那么多的棋谱，而且人类在机器面前毫无还手可言。但是，你有没有想过一个问题：阿尔法狗学会了下棋，它下棋的记忆是什么样的呢，存在什么地方呢？
我们都知道，人脑中是由大量的脑神经元组成的，每个脑神经元都可以看做是一个小的记忆体，神经元之间通过树突连接起来，整个大脑的神经元，可以说是一张十分复杂的网络。
人脑处理信息，就是利用这个复杂的网络处理信息，并最终得到一个结果。通过脑神经元组成的这个复杂的网络，我们才能知道，眼睛看到的是一只猫，还是是一只狗。
每个黑点代表一个神经元脑细胞，每个神经元都有自己负责记忆的东西。当我们看到一张画着猫的图片的时候，图片信息通过视神经传给大脑神经元，于是，信息到达了最左边一排竖着的黑点（神经元）。
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