一， 前言
　　如今，人工智能的火熱發展。神經網絡作為人工智能的底層模型，也就是說，想要學習人工智能，就必須從神經網絡開始。

二，神經網絡

　　1， 神經網絡可以分為兩種，一種是生物神經網絡，一種是人工神經網絡。

　　2， 我們學習的人工神經網絡是一種模仿動物神經網絡行為特征，直白的說就是類腦特征。

　　3， 人工神經網絡簡介：是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為“神經網絡”或類神經網絡。

三，什麽是神經網絡

　　最近非常火熱的深度學習，想必都因該聽說過。我們常常用深度學習這個術語來指訓練神經網絡的過程。那麽，神經網絡到底是什麽呢？下面用例子講解一下。

　　我準備用一個簡單的圖像識別例子來說明（網上有一些分類的，房價評估都是很經典的）

　　我們先一下人類在識別的過程中。假設一個小孩子和媽媽去鄉下，看見了一只貓，小孩子問媽媽這是什麽？媽媽告訴小孩子這是貓，小孩子哦了一聲記住了，小孩子的腦中會留著這樣一種毛的特性記憶（頭圓，尖耳朵，毛茸茸...），下一次小孩子看見了貓，不管這只貓是在睡覺還是在奔跑，還是在跳躍，只要這個貓符合頭圓，毛茸茸，尖耳朵等特征，都會認為這是一只貓，這就是人腦的神經網絡記憶特征。

　　而人工神經網絡是類腦特征，那麽講解一下我們要學習的神經網絡。我們的需求是識別貓，那麽讓計算機去識別貓就需要將貓的圖片計算機訓練，通過不斷的訓練，計算機會以數學模式來概括這些學習到的判斷定理，最終以數學的模式，以（0,1）形式來展示。

　　一特性簡單的模擬一下神經網絡的圖結構如上圖所示。我們輸入x（特性）經過中間層神經網絡的識別，預測得到結果y。這就是一個基礎的神經網絡，這種學習模式其實就是監督學習，效果就是輸入x得到y

　　如果用神經網絡的結構來表示的話，我們可以這樣理解，給你一張圖片，你讓計算機去識別這張圖片是不是貓，那麽，你輸入一張圖片，計算機以(0,1)展現，然後經過神經網絡來識別，識別後也以（0,1）的形式展現，計算機去根據這些（0,1）得到貓，所以總體來說，經過識別得到了這張圖片的結果的過程可以說就是神經網絡。

　　以上就是我個人對神經網絡的入門理解。

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