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但这似乎没有什么值得惊喜的，我们已经有现成的计算机了，这只不过是让事情复杂化了而已。
单个感知器能做的事情很有限。要做复杂的决策，所以则是需要将多个感知器连接起来。
而实际中的网络可能会有上万个，甚至数十万个参数，如果手工一个一个地去配置这些参数，恐怕这项任务永远也完成不了了。
而神经网络最有特色的地方就在于这里。
我们不是为网络指定所有参数，而是提供训练数据，让网络自己在训练中去学习，在学习过程中为所有参数找到最恰当的值。
大体的运转思路是这样：我们告诉网络当输入是某个值的时候，我们期望的输出是什么，这样的每一份训练数据，称为训练样本。
这个过程相当于老师在教学生某个抽象的知识的时候，举一个具体例子：
一般来说，我们举的例子越多，就越能表达那个抽象的知识。这在神经网络的训练中同样成立。
我们可以向网络灌入成千上万个训练样本，然后网络就自动从这些样本中总结出那份隐藏在背后的抽象的知识。
