下面通过车牌自动识别的例子，来解释神经网络
所谓"车牌自动识别"，就是高速公路的探头拍下车牌照片，计算机识别出照片里的数字。
这个例子里面，车牌照片就是输入，车牌号码就是输出，照片的清晰度可以设置权重（w）。然后，找到一种或多种
图像比对算法
，作为感知器。算法的得到结果是一个概率，比如75%的概率可以确定是数字1。这就需要设置一个阈值（b）（比如85%的可信度），低于这个门槛结果就无效。
一组已经识别好的车牌照片，作为训练集数据，输入模型。不断调整各种参数，直至找到正确率最高的参数组合。以后拿到新照片，就可以直接给出结果了。
八、输出的连续性
上面的模型有一个问题没有解决，按照假设，输出只有两种结果：0和1。但是，模型要求w或b的微小变化，会引发输出的变化。如果只输出0和1，未免也太不敏感了，无法保证训练的正确性，因此必须将"输出"改造成一个连续性函数。
这就需要进行一点简单的数学改造。
首先，将感知器的计算结果wx + b记为z。
z
=
wx
+
b
然后，计算下面的式子，将结果记为σ(z)。
σ
(
z
)
=
1
/
(
1
+
e
^
(
-
z
))
这是因为如果z趋向正无穷z → +∞（表示感知器强烈匹配），那么σ(z) → 1；如果z趋向负无穷z → -∞（表示感知器强烈不匹配），那么σ(z) → 0。也就是说，只要使用σ(z)当作输出结果，那么输出就会变成一个连续性函数。
原来的输出曲线是下面这样。
现在变成了这样。
实际上，还可以证明Δσ满足下面的公式。
即Δσ和Δw和Δb之间是线性关系，变化率是偏导数。这就有利于精确推算出w和b的值了。