我们人是怎么认识事物的？比如我们认识狗狗猫猫，就会先看到很多的狗狗。有时候我们见一次就行了。那是我们有了很多基础的认识后学会了总结。
那么假装我们刚生下来，你只看一次狗，肯定不认识，然后你看到过很多狗，发现这个东西有一些共同点。你会大脑里对这些共同点进行总结，最后脑子里就有个狗的模型了，什么样的是狗，也就是符合你最后抽象的模型的那个？
有时候模棱两可的时候，或者很像狗却不是狗的动物可能就会造成你的判断失误了，那是你没有归纳出那些近似狗的动物。也就是没经验。
经验是什么，经验就是经过多次样本抽样后获得的对象模型。
神经网络就是这样，就是通过一个训练机制，让系统通过某种规则找到样本中某事物的特征，这个特征在数学上就是一个特征矩阵，我们再遇到样本中没有的同样的事物对象时候，就用这个系统自动训练出来的特征矩阵进行匹配，当匹配度达到多少多少的时候，系统就认为这就是模型对应的那个对象。
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