本文重点
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过大量神经元之间的连接和权重调整，实现对输入数据的处理和分析。而深度学习则是神经网络的一种特殊形式，它通过构建深层次的神经网络结构，实现对复杂数据的深度学习和特征提取。
深度学习的核心就是神经网络，所以学习深度学习主要的核心就是要学习大量经典的神经网络模型，所以本专栏将直观的理解上讲解什么是神经网络，当我们学习会神经网络的时候，我们就可以快速入门深度学习了。
神经网络
人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。
神经网络，其灵感来源于人脑神经元的结构和功能。它通过模拟人脑神经元的连接和传递机制，构建出一种能够学习和处理复杂信息的模型。神经网络的基本单元是神经元，它们通过加权连接形成层次结构，每一层都对输入数据进行不同的变换和处理，最终输出特定的结果。
神经网络具有强大的表示学习能力，能够自动从大量数据中提取特征并学习规律。通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以不断优化自身的性能，以适应各种复杂任务的需求。这使得神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
举例
我们还拿房屋例子来说，我们不仅使用单一的房屋的面积来预测房屋的价格，我们现在还有房屋的一些其它的特征，比如卧室的数量，邮政编码，地区富裕度。
这些特征能够决定我们一个房子的价格，比如房子的大小和卧室的数量可以决定家庭的大小，邮政编码可以决定当前房屋的步行化的程度，邮政编码和地区富裕度还可以决定学校的质量，而又可以根据家庭的大小，步行化的程度，以及学校的质量可以决定最终的房屋的价格，所以我们可以根据这个逻辑建立如下所示的神经网络。
这个神经网络的中间层可以得到隐含特征：家庭的大小，步行化的程度，以及学校的质量，但是这些我们并不需要，因为我们只用向神经网络中输入房屋的大小，卧室的数量，邮政编码，富裕度这四个特征x，就能得到价格y，这正是神经网络神奇的地方，因为神经网络自己可以计算你训练集中样本的数目以及所有的中间过程。
所以我们要做的就是将房屋大小，卧室数量，邮政编码，富裕度这四个特征（x1、x2、x3、x4）输入到神经网络中，输入之后，神经网络就会预测出对应的价格。
总结
本文简单的看了一下神经网络，我们可以理解到随着神经网络的层数增多，会从原始数据中提取出更加深刻的信息，以此来完成最终的目的。
至此我们就知道了什么是神经网络，希望能够通过本节课程能够了解到神经网络。神经网络非常擅长从x到y的精准映射函数。它非常的强大，只要你输入x（特征），我们就可以将映射成y（房价）
深度学习通过构建多层次的神经网络结构，使得模型能够自动提取输入数据的低层次到高层次的特征表示。这种层次化的特征提取方式使得深度学习能够处理更加复杂和多样化的数据，并在各种任务中取得出色的性能。
