神经网络的基本原理（一）
神经网络是一种模仿生物大脑神经元之间信号传递方式设计的计算模型，基本原理涉及以下几个关键部分：
神经元
神经元：是神经网络的基本单位，就像生物大脑的神经元一样。每个神经元接收多个信号，对这些输入进行加权求和，并通过一个激活函数处理，产生一个输出信号。列入在一个简单的图像识别任务中，某个神经元可能负责检测图像中的特定边缘特征，当输入图像的相应区域具有边缘特征时，神经元会被激活并输出一个较高的值。
网络结构
输入层：接收外部数据，是数据进入神经网络的入口。比如在手写数字识别中，输入层的神经元可以是图像的像素点，每个像素的灰度值就是输入数据。
隐藏层：位于输入层和输出层之间，可以有多层。隐藏层中的沈金元对输入数据进行复杂的特征提取和变换。不同的隐藏可能提取不同的特征，从简单的边缘、线条到更复杂的形状、模式等。
输出层：产生最终的计算结果。例如在分类任务中，输出层的神经元可以表示不同的类别，其输出值表示输入数据属于各个类别的概率。
