在這篇文章中，我們將去學習神經網絡的基礎知識。

本篇文章的學習需要對機器學習有著基本理解，如果你學習過一些機器學習算法，那就更好了。首先簡單介紹一下人工神經網絡，也叫ANN。很多機器學習算法的靈感來自于大自然，而最大的靈感來自我們的大腦，我們如何思考、學習和做決定。有趣的是，當我們觸摸到熱的東西時，我們身體里的神經元會將信號傳遞給大腦的，然后大腦會產生讓我們從熱的區(qū)域撤退的反應。我們可以根據經驗來進行訓練，根據我們的經驗，我們開始做出更好的決定。使用同樣的類比，當我們向神經網絡發(fā)送一個輸入（觸摸熱物質），然后根據學習（先前的經驗），我們產生一個輸出（從熱區(qū)域退出）。在未來，當我們得到類似的信號（接觸熱表面），我們可以預測輸出（從熱區(qū)退出）。假設我們輸入了諸如溫度、風速、能見度、濕度等信息，以預測未來的天氣狀況——下雨、多云還是晴天。這可以表示為如下所示。

讓我們用神經網絡來表示它并理解神經網絡的組成部分。神經網絡接收輸入，通過使用激活函數改變狀態(tài)從而轉換輸入信號，進而產生輸出。輸出將根據接收到的輸入、強度（如果信號由權值表示）和應用于輸入參數和權值的激活而改變。神經網絡與我們神經系統(tǒng)中的神經元非常相似。

x1、x2、…xn是神經元向樹突的輸入信號，在神經元的軸突末端會發(fā)生狀態(tài)改變，產生輸出y1、y2、…yn。以天氣預報為例，溫度、風速、能見度和濕度是輸入參數，然后神經元通過使用激活函數對輸入施加權重來處理這些輸入，從而產生輸出，這里預測的輸出是晴天、雨天或陰天的類型。

那么，神經網絡的組成部分是什么呢神經網絡會有輸入層，偏置單元。一個或多個隱藏層，每個隱藏層將有一個偏置單元輸出層與每個連接相關的權重將節(jié)點的輸入信號轉換為輸出信號的激活函數輸入層、隱含層和輸出層通常稱為全連接層

這些權值是什么，什么是激活函數，這些方程是什么？讓我們簡化一下權重是神經網絡學習的方式，我們調整權重來確定信號的強度。權重幫助我們得到不同的輸出。例如，要預測晴天，溫度可能介于宜人到炎熱之間，晴天的能見度非常好，因此溫度和能見度的權重會更高。濕度不會太高，否則當天會下雨，所以濕度的重量可能會小一些，也可能是負的。風速可能與晴天無關，它的強度要么為0，要么非常小。我們隨機初始化權重（w）與輸入（x）相乘并添加偏差項（b），所以對于隱藏層，會先計算z，然后應用激活函數。我們稱之為前向傳播。方程可以表示如下，其中為層的編號，對于輸入層。