作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
人工智能的兴起曾经引起了极大的关注。随着技术的进步，机器学习的算法也越来越多样化，而深度学习（Deep Learning）的应用更加广泛。由于深度学习已经成为当今最火热的技术，所以我认为对于想要学习这项技术的初学者来说，掌握其基本概念和算法是非常必要的。
在这篇文章中，我将会用通俗易懂的语言，带领大家了解一些关于神经网络、卷积神经网络及反向传播算法的基本知识。这些都是我们需要理解和掌握的内容，能够帮助读者加深对深度学习的认识。
作为一名资深程序员和软件架构师，我十分重视计算机科学的基础知识，并且十分擅长教授学生。因此，我希望通过这篇文章，帮助更多的人快速地上手这项技术，并帮助他们建立正确的知识体系。
2.基本概念术语说明
2.1 神经元
人类大脑中的神经元由一个轴突、树突和多个皮质细胞组成。轴突负责接受外部输入，树突则将信号转送到其他神经元；两者之间存在一个复杂的连接过程，神经元可以分泌出多种不同类型的神经递质，这些神经递质对信息处理有重要作用。每个神经元都具有一个阈值，只有超过这个阈值的输入信号才会被传递到下一层，否则该神经元就被激活，并释放神经递质，这样就可以让信号通过该神经元。
如图所示，轴突与树突是两个最基本的部件，但它们还可以有其他多个部位，例如，锥形结构的突触、丝状突触等，在不同层级之间的连接、处理方式也不一样。
我们知道，神经网络的基本工作原理是：从输入层获取输入数据，经过多个隐含层的处理后，最后输出