神经网络如何处理不仅仅是数字的图像和数据？

Question

根据我的理解，神经网络是通过数学运算和计算来处理数据的。我们需要数字值来计算错误，这样模型才能自我修正，还需要计算错误函数的梯度等等。处理数据时需要数字值，而图像并不是数字数据，那神经网络是怎么分析图像并对其进行操作的呢？文件的标签也是字符串，那模型又是怎么计算错误的呢？此外，这些是如何在Python中实现的呢？

我试着用AI和ChatGPT来回答我的问题，但遗憾的是，我没有得到答案。

Answer 1

我们可以把所有信息都转换成数字。这就是计算机工作的方式。举个例子，你可以把图像中的每个像素转换成三个数字——红色、绿色和蓝色（RGB）。比如，如果红色、绿色和蓝色的值都达到最大值，通常是255，那么显示出来的颜色就是白色。