有一个可以蠕动的身体……

在林奇自学了一些机器人和电子原器件和电路的相关知识以后，他摸索着弄出来了一个软体毛毛虫，名字林奇都给起好了，就叫二毛。

对于这个名字二毛只能接受，如果它有意识，并且知道一些知识之后，可能会嫌弃这个名字。

林奇制造出来的毛毛虫比之普通的毛毛虫略大，普通的毛毛虫还没有小手指大，但是林奇的这个毛毛虫却堪比一条手臂。冷不丁的拿出去，估计能吓到不少人。

长度也和人的小手臂差不多，没有一整条胳膊长，有一个丑陋的脑袋，脑袋上面有两个硕大的摄像头，就像一条蛇的眼睛。

别说这个毛毛虫还真的和蛇长的不差什么，只是比蛇短了不少，现在它还不能行走，只能站在林奇的办公桌上，左右的摇晃着它那个小脑袋，眼睛左右全方位的看向四周。

看着眼前的毛毛虫，林奇感觉很有意思。

林奇第一个之所以选择的是图片分类，是因为这个的应用比较广泛，并且现在也有很好的算法。

最为流行的就是卷积神经网络（cnn），与普通的算法不太一样，卷积神经网络算法也很有意思。

现在人们拍照的器材越来越好，的图片比比皆是。

在分析图片的时候是否需要一个创建一个的网络层，答案是不需要的，相反可以创建一个2020的输入层。

就好像是下面有一个很大的图片，在图片的上面有一个小纸板。

第一次把这个纸板放在了图片的左上角，只取出来被覆盖的这一部分的像素进行处理，然后把这个纸板向右移动一个像素，再取一部分像素进行处理。

有的人有疑问，这样不是第二次取的像素和第一次重复的很多吗？

没错就是有很多的重复，这个算法就是要这么搞，只有这样的滑动窗口，才能体现出来这个图片像素的空间位置，才能把像素之间的关系也都考虑进去。

而不是像以前有一种识别手写的图片中的数字的例子，机器学习的入门课程，就是识别手写数字，有人统计，只有正确率达到了百分之九十九多的时候，机器识别才有作用。