我在阅读一篇关于模式识别的文章。我不明白这8列是怎么来的，以及它的输出是如何生成的。

我试图理解这个概念，但我不明白第一个矩阵为什么有8列？以及它是如何计算输出的？

图1中的网络被训练来识别T和H的模式。相关模式分别是全黑和全白，如下所示。如果我们用0表示黑色方块，用1表示白色方块，那么泛化后的3个神经元的真值表是；

输入图像描述

回答：

每个表代表你图像的一行。

表中的每一列(Xij)代表该行中(你的输入图像)像素的可能组合，OUT表示这些组合是否为真或假。

有8列是因为3个1和0的组合有8种可能性（2的3次方）。

我认为如果你垂直查看这些表（转置）会更容易理解。