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。
- 神经网络的特点
- 每个连接都有个权值
- 同一层神经元之间没有连接
- 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，用途在图像（如图像的分类、检测）和自然语言处理（如文本分类、聊天等）
那么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做“突触”。
要理解神经网络，其实要从感知机开始。
感知机(PLA: Perceptron Learning Algorithm))
感知机就是模拟这样的大脑神经网络处理数据的过程。感知机模型如下图：
感知机是一种最基础的分类模型，前半部分类似于回归模型。感知机最基础是这样的函数，而逻辑回归用的sigmoid。这个感知机具有连接的权重和偏置
