一、什么是人工神经网络？
人工神经网络是一种数学模型，是存在于计算机中的神经系统，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。
神经网络由大量的节点和之间的联系构成，负责传递信息和加工信息，神经元也可以通过训练而被强化。
二、神经网络的结构
这个图就是一个神经网络系统，它由很多层构成。
输入层就是负责接收信息，比如说一只猫的图片。输出层就是计算机对这个输入信息的认知，它是不是猫。隐藏层就是对输入信息的加工处理。
三、神经网络是如何被训练的呢？
1.神经网络是如何被训练的？
首先它需要很多数据。比如他要判断一张图片是不是猫。就要输入上千万张的带有标签的猫猫狗狗的图片，然后再训练上千万次。
2.神经网络训练的结果有对的也有错的，如果是错误的结果，将被当做非常宝贵的经验，那么是如何从经验中学习的呢？
就是对比正确答案和错误答案之间的区别，然后把这个区别反向的传递回去，对每个相应的神经元进行一点点的改变。那么下一次在训练的时候就可以用已经改进一点点的神经元去得到稍微准确一点的结果。经过上千万次的调整，输入结果会有很大的进步！
3.训练过程
每个神经元都有属于它的激活函数，用这些函数给计算机一个刺激行为。
在第一次给计算机看猫的图片的时候，只有部分的神经元被激活，被激活的神经元所传递的信息是对输出结果最有价值的信息。如果输出的结果被判定为是狗，也就是错误的了，那么就会修改神经元，一些容易被激活的神经元会变得迟钝，另外一些神经元会变得敏感。这样一次次的训练下去，所有神经元的参数都在被改变，它们变得对真正重要的信息更为敏感。
