他同类的神经网络算法要强上许多。
目前，它在图像识别上已经表现出惊人的效率和准确性。
陈神之前随机抓取快音上面的一部分视频向系统神经网络展示，在没有任何指令的情况下，这个神经网络自主学会了对于各种物体的识别。
比如视频里面出现过的动物，人类，以及家具等等。
到了现在它已经可以完美识别出二十多种网络上常见的动物，无论动态还是静态，根据目前检测到的结果，识别错误率已经降到零了。
陈神还试着从几张猫的图片里面人工截取了腰身的部分，结果系统神经网络面对这种迷惑性极强的图片，依然准确识别出图片上是属于猫的腰部，而不是豹子或者老虎的腰。
这样的图片，有时候人都认不出来。
类似的实验在业界内有各种各样的大公司做过，但这仍然是一个惊人的成绩。
要知道，他向神经网络展示的视频大概只有十万的数量，而这些视频里面有关于猫或者其他动物的数量就更加少了。
也就是说，系统神经网络只进行了极少量的训练，就已经可以做到完美识别某一样物体了。
而其他神经网络，想要做到接近的效果，需要建立起一个庞大的数据库和庞大的神经网络，让它进行至少亿万次的训练学习。
人们在各种网盘上面上传的图片和视频，以及各种大型直播网站，背后就隐藏着一个深度神经网络正在进行扫描式的“学习”，
第123章 完美识别（(3/5)