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第574章 神经网络（第2页）
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温度对色泽影响较大，也要适当调整。
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烘焙时间影响酥脆度，但过度调整可能会让面包过干。
于是，每次烘焙后，小艾都会调整配方参数，让自己的面包更接近理想状态。
这就像神经网络的训练过程，每次调整参数（权重），让输出（面包品质）更符合预期。
最终层——判断面包的好坏
经过无数次实验，小艾的面包越来越好，村民们都说他的面包几乎和老约翰的一样了！
“你已经学会了如何训练一个‘神经网络’了！”
老约翰笑着说，“现在你可以自动判断一个面包的品质了。”
“输入”（气味、颜色、口感、声音）
→
“隐藏层”（配方调整、烘焙技巧）
→
“输出”（面包的好坏）
“这不就是和人的大脑神经网络一样吗？”
小艾恍然大悟。
“对！就像你的大脑一样，你训练了一张‘面包识别神经网络’，你现在可以靠经验自动判断一个面包是否合格！”
大结局：ai
诞生了！
小艾后来成为了村里最好的面包师，但他并不满足。他开始用这个方法去教机器人做面包！他给机器人装上“感应器”（输入层），让它闻气味、测温度；给它装上“学习系统”（隐藏层），让它不断调整配方；最后通过“品尝系统”（输出层）来判断面包的质量。
很快，聪明村的第一个ai面包机诞生了，它可以自己学习、优化，甚至做出比人类更完美的面包！
结语：神经网络的本质
这个故事其实就是**人工神经网络（ann，artificial
neural
work）**的基本原理：
1.
输入层（input
layer）：收集信息，比如面包的颜色、气味等。
2.
隐藏层（hidden
layer）：像面包师的经验一样，调整各项参数，优化结果。
3.
输出层（output
layer）：判断结果，比如面包的品质好坏。
4.
权重调整（weight
adjustment）：不断训练模型，让结果越来越精确。
这正是人工智能如何模仿人类学习的方式！通过不断调整、试错、优化，ai可以变得越来越聪明，就像小艾最终学会了完美烘焙一样。
神经网络就像是人类学习经验的一个数学化模型，ai通过不断的尝试和反馈，最终变得和人类一样聪明，甚至超越人类！
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