一、神经网络基础

1、什么是神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，简写为ANN）。也简称为神经网络（NN）
是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的计算模型
经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别为输入层、输出层以及隐藏层

其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入

2、神经网络的特点
（1）每个连接都有个权值
（2）同一层神经元之间没有连接
（3）最后的输出结果对应的层也称之为全连接层
神经网络是深度学习的重要算法，在图像（如图像的分类、检测）和自然语言处理（如文本分类、聊天等）有很多应用

3、为什么设计这样的结构呢
首先从一个最基础的结构说起—神经元。以前也称之为感知机。神经元就是要模拟人的神经元结构
一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息。而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫“突触”