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“拍好了，哪个工具。”
丁琪琪拿着PAD。
“可以用卷积神经网络分析，不过呀，你是判断电磁炉面板数字显示部分，这种标准化数码数字，有一个小程序，线段化数字判定法很好用。”
林久浩继续回答。
“直接用神经元卷积算法就好了，还小程序。”
丁琪琪又犯懒了。
“卷积神经网络算法，好是好，不过，例如，数码数字8有几个拐角，容易被认为是日字，而且，这些特征被认定的话，手写的8还需要训练，所以小程序有时候很好用。”
林久浩回答。
“看到了，软件工具把输入的图片中的数字，做成了六个点及点之间连线图形，它通过六个点之间连线关系，自己能判定数字。
哥这个方法好耶。”
丁琪琪一直觉得简单最好。
【数码数字是很规范的，最复杂的是8，8有六个点及特定连线，图像处理可以分析出数码数字的图形，然后转化成这样的六点及连线，从而判定数字】
“这是一个简单方便的算法，用于规范的数码数字判定，其他随机的字体不能用这个判定算法。”
林久浩继续在屋里说话。
“其他字体，或者手写体怎么办？”
奶奶问道。
“其他字体判定需要建立字模特征码样本库，利用神经元理论的卷积算法，然后训练。
。
。
就认识了。”
林久浩继续解说。
“卷积神经网络的算法？它是怎么工作的？”
奶奶继续问问题。
“卷积算法其实是通过一个原理，所有的事物之间只要存在差别，那么就会被认为是不同的事物，不存在差别的事物就是同一个事物。”
林久浩说道。
“那，怎么让机器人知道是不同的事物哪？”
奶奶。
“采用多种卷积核算法去观察分析对象，就会产生特征码组，其实就是多个观察视角多种层次生成特征码组，这样就确保不同的事物产生的特征码组一定是有区别的，而相同的事务产生的特征码组就具有相似性。”
林久浩回答。
“那，怎么知道是什么呢？”
奶奶继续问。
“定义加后期训练，例如，某一个字通过多层次的卷积计算，生成的特征码组，我们定义为‘人’字，那么人工智能就知道这个形状是‘人’字，更大量的信息可以放到互联网上去，让网民去训练命中率。”
林久浩继续解释着。
“哦，我知道了，这是感应层的技术，跟你们的多元关联拟脑做的不是一个层次的事情，对吧？”
奶奶理解了。
“是的，奶奶，再加上模糊计算概率匹配，这样就认出来了。”
林久浩说道。
“角度问题呢？你现在是让艾久七号这么正的角度盯着，如果其他角度呢？怎么办？”
奶奶继续问问题。
“其他角度，这种数码数字很规范，其他角度也可以分析出来。”
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