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?### 计算机是如何实现神经网络
>所有有用的计算机系统都有一个输入和一个输出， 并在输入和输出之间进行某种类型的计
算。 神经网络也是如此。
当我们不能精确知道一些事情如何运作时， 我们可以尝试使用模型来估计其运作方式， 在
模型中， 包括了我们可以调整的参数。 如果我们不知道如何将千米转换为英里， 那么我们
可以使用线性函数作为模型， 并使用可调节的梯度值作为参数。
改进这些模型的一种好方法是， 基于模型和已知真实示例之间的比较， 得到模型偏移的误
差值， 调整参数。
### 简单的分类器
>我们使用简单的数学， 理解了线性分类器输出误差值和可调节斜率参数之间的关系。 也就
是说， 我们知道了在何种程度上调整斜率， 可以消除输出误差值。
使用朴素的调整方法会出现一个问题， 即改进后的模型只与最后一次训练样本最匹
配， “有效地”忽略了所有以前的训练样本。 解决这个问题的一种好方法是使用学习率， 调
节改进速率， 这样单一的训练样本就不能主导整个学习过程。
来自真实世界的训练样本可能充满噪声或包含错误。 适度更新有助于限制这些错误样本的
影响。
### 分类器的局限性
>神经网络的一个重要的设计特征来源于对这个局限性的理解。布尔逻辑函数非常重要，事实上，最早的电子计算机就是使用执行这些逻辑函数的微电路构造的。 即使是算术， 也是使用这些本身很简单的布尔逻辑函数的电路组合来完成的。计算机通常使用数字1表示真， 使用数字0表示假。
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如果不能用一条直线把根本性的问题划分开来， 那么简单的线性分类器是没有用处的。在一些任务中， 根本性问题不是线性可分的， 也就是说单一的一条直线于事无补， 而我们希望神经网络能够解决此类的任务。
如果出现的是由XOR函数支配的训练数据， 那么一个简单的线性分类器无法学习到布尔XOR函数。
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如果数据本身不是由单一线性过程支配， 那么一个简单的线性分类器不能对数据进行划分。例如，由逻辑XOR运算符支配的数据说明了这一点。
但是解决方案很容易， 你只需要使用多个线性分类器来划分由单一直线无法分离的数据。
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