第574章 神经网络（2/2）

?面粉质量对口感影响最大，所以给它更高的“权重”。

?温度对色泽影响较大，也要适当调整。

?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，ArtificialNeuralwork）**的基本原理：

1.输入层（InputLayer）：收集信息，比如面包的颜色、气味等。

2.隐藏层（hiddenLayer）：像面包师的经验一样，调整各项参数，优化结果。

3.输出层（outputLayer）：判断结果，比如面包的品质好坏。

4.权重调整（weightAdjtnt）：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！