ニューラルネットワークが「猫」をどのように理解するかを理解することで、その働きを深く理解することができます。まず、ニューラルネットワークが単語を理解するためには、「単語埋め込み」（word embeddings）と呼ばれる特徴ベクトルを使用します。これは、単語を高次元空間上の点として表現し、その位置は単語の意味を反映するように学習されます。

このプロセスは、言葉が持つ意味を捉えるために非常に効果的です。例えば、「猫」という単語は、ニューラルネットワークによって学習された単語埋め込みによって表現されます。この特徴ベクトルは、ニューラルネットワークが「猫」の意味を理解するための基礎となります。

推論フェーズでは、単語埋め込みはそのままではなく、各層を通過する際に更新されます。これにより、ニューラルネットワークは、各単語がその特定の文脈においてどのように理解されるべきかを学習します。

これらのプロセスを通じて、「猫」という単語は、ニューラルネットワークによって高次元空間上の一点から、特定の文脈における意味的な表現に変換されます。これにより、ニューラルネットワークは「猫」が含まれる文を理解し、適切な予測を行う能力を獲得します。

以上が、ニューラルネットワークが「猫」をどのように理解するかの一例です。このようなプロセスを通じて、ニューラルネットワークは、人間が自然言語を理解する方法を模倣し、それを高次元の数学的空間にマッピングすることで、自然言語の理解を達成します。