如果你考虑一下这个网络，你就会知道要把输出增加到10是很容易的。然后通过训练，就可以使网络能识别0到9 的所有数字。但为什么本港台直播们到此停止呢？本港台直播们还可以进一步增加输出，使网络能识别字母表中的全部字符。这本质上就是手写体识别的工作原理。对每个字符，网络都需要接受许多训练，使它认识此文字的各种不同的版本。到最后，网络不单能认识已经训练的笔迹，还显示了它有显著的归纳和推广能力。也就是说，如果所写文字换了一种笔迹，它和训练集中所有字迹都略有不同，网络仍然有很大几率来认出它。正是这种归纳推广能力，使得神经网络已经成为能够用于无数应用的一种无价的工具，从人脸识别、医学诊断，直到跑马赛的预测，另外还有电脑游戏中的bot（作为游戏角色的机器人）的导航，或者硬件的robot（真正的机器人）的导航。

　　这种类型的训练称作有监督的学习（supervised learnig），用来训练的数据称为训练集（training set）。调整权重可以采用许多不同的方法。对本类问题最常用的方法就是反向传播（backpropagation，简称backprop或BP）方法。有关反向传播问题，本港台直播将会在本书的后面，当你已能训练神经网络来识别鼠标走势时，再来进行讨论。在本章剩余部分本港台直播将集中注意力来考察另外的一种训练方式，即根本不需要任何导师来监督的训练，或称无监督学习（unsupervised learnig）。

　　译注：

　　1 这是指全在大脑中神经细胞，否则，如支配全身各部分的神经细胞有的远远要长，如超过一米。

　　2 由图可知阶跃函数是一元的，而激励函数既然能把多个输入相加应为多元，故需加以区别。

　　本文译自《游戏编程中的人工智能技术》（AI Techniques For Game Programming），译文来源于第一译者博客?id=574931，较书有进一步修订。

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