UsingRusttoimplementabasicNeuralNetwork用Rust实现一个基本的神经网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2017年，谷歌开源了 TensorFlow，并宣称它将成为机器学习领域的"瑞士军刀"(狮子座)——这是一个全新时代。近几年来，深度学习以及神经网络技术在人工智能领域不断取得新进展。相比于传统的机器学习算法，深度学习算法在解决一些复杂的问题上表现出更好的性能，而且训练时间也更短。

     因此，利用深度学习技术进行数据分析、预测分析等方向的应用越来越火爆。而 Rust 是一种编程语言，其安全性、内存管理和高效率让它被广泛应用于系统编程领域。据统计，截至目前，Rust 在 GitHub 上拥有超过 9.5 万个 Star，受欢迎程度排名第三，主要用途包括 WebAssembly、系统编程和安全编程。

     本文使用 Rust 来实现一个简单的神经网络，帮助读者了解深度学习基础知识以及 Rust 的使用方法。本文不是教程，只介绍如何通过 Rust 代码实现一个基本的神经网络。

     # 2.基本概念术语说明
     ## 2.1 神经元（Neuron）
     神经元是生物学中具有感知功能的基本单位，负责存储信息并对输入做出反应。它由多个突触(synapse)连接到一起，每个突触可以把信号转化成电信号并传递给其他神经元。一个神经元接收多种信息，根据这些信息的加权响应，计算输出信号，发送给它的多个连接神经元。

     ## 2.2 激活函数（Activation Function）
     激活函数通常会对神经元的输出结果进行非线性变换，使得神经元具备非线性处理能力。常用的激活函数有 Sigmoid 函数、Tanh 函数和 ReLU 函数。

     ## 2.3 损失函数（Loss Function）
     损失函数用来衡量神经网络的预