参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6418668.html
基本结构
局部看
输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果：
接着是一个神经元激活函数:
也可以是别的激活函数：Sigmoid函数、tanx, softmax,和ReLU等
宏观看
注意：w是与两层神经元中的两个有关系，b是某个神经元的值。输入层没有w和b
前向传播
概括来说，前向传播就是一个神经元通过对输入做线性变化、激活函数激活后变成下一层神经元的输入。最后一层一层下去到输出层。
