找了好多网络上的资料都没有有关神经网络的入门的资料，于是乎决定自己码起。
全是自学笔记，可能逻辑比较混乱。http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/574931
如上图，左边每一个灰底圆中被分配一个权重，这些权重将决定这个神经网络的活跃性，当输入信号进入神经细胞时，它们的值将与它们对应的权重相乘，作为图中大圆的输入。大圆的‘核’是一个函数，叫激励函数(activation function)，它把所有这些新的、经过权重调整后的输入全部加起来，形成单个的激励值(activation value)。激励值也是一浮点数，且同样可正可负。然后，再根据激励值来产生函数的输出也即神经细胞的输出：如果激励值超过某个阀值（作为例子我们假设阀值为1.0），就会产生一个值为1的信号输出；如果激励值小于阀值1.0，则输出一个0。这是人工神经细胞激励函数的一种最简单的类型。在这里，从激励值产生输出值是一个阶跃函数。
上图为一个前馈网络，就是一层一层向上输出，最终得到最终的输出。注意上图中，输入层不是神经细胞，神经细胞一共有两层，每一层实际都可以有任何数目的神经细胞，这完全取决于要解决的问题的复杂性。但神经细胞数目愈多，网络的工作速度也就愈低，由于这一缘故，以及为了其他的几种原因，网络的规模总是要求保持尽可能的小。
一旦神经网络体系创建成功后，它必须接受训练来认出数字“4”。为此可用这样一种方法来完成：先把神经网的所有权重初始化为任意值。然后给它一系列的输入，在本例中，就是代表面板不同配置的输入。对每一种输入配置，我们检查它的输出是什么，并调整相应的权重。如果我们送给网络的输入模式不是“4”， 则我们知道网络应该输出一个0。因此每个非“4”字符时的网络权重应进行调节，使得它的输出趋向于0。当代表“4”的模式输送给网络时，则应把权重调整到使输出趋向于1。
对每个字符，网络都需要接受许多训练，使它认识此文字的各种不同的版本。到最后，网络不单能认识已经训练的笔迹，还显示了它有显著的归纳和推广能力。
这种类型的训练称作有监督的学习（supervised learnig），用来训练的数据称为训练集（training set）。调整权重可以采用许多不同的方法。对本类问题最常用的方法就是反向传播（backpropagation，简称backprop或BP）方法。
在CNeuralNet.h 文件中，我们定义了人工神经细胞的结构、定义了人工神经细胞的层的结构、以及人工神经网络本身的结构。
SNeuron（神经细胞的结构）:
Struct SNeuron
{
// 进入神经细胞的输入个数
int m_NumInputs;
// 为每一输入提供的权重
vector<double> m_vecWeight;
//构造函数
SNeuron(int NumInputs);
};
struct SNeuronLayer
{
// 本层使用的神经细胞数目
int m_NumNeurons;
// 神经细胞的层
vector<SNeuron> m_vecNeurons;
SNeuronLayer(int NumNeurons, int NumInputsPerNeuron);
}；
在赋值权重时，通常比输入多赋一个-1的权重，因为：w1x1 + w2x2 + w3x3 +...+ wnxn+ t *(–1) >= 0
这个特殊的权重通常叫偏移（bias）；
CNeuralNet（神经网络类）：请链接到http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/575125 看详细解释。