“神经网络由许多相互关联的概念化的人造神经元组成，它们之间传递相互数据，并且具有根据网络”经验“调整的相关权重。神经元具有激活阈值，如果通过其相关权重的组合和传递给他们的数据满足这个阈值的话，其将被解雇;发射神经元的组合导致“学习”。
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输入/输出/隐藏层（Input / Output / Hidden Layer）
如它们名字所代表的那样，输入层是接收输入那一层，本质上是网络的第一层。而输出层是生成输出的那一层，也可以说是网络的最终层。处理层是网络中的隐藏层。这些隐藏层是对传入数据执行特定任务并将其生成的输出传递到下一层的那些层。输入和输出层是我们可见的，而中间层则是隐藏的。
MLP（多层感知器）
单个神经元将无法执行高度复杂的任务。因此，我们使用堆栈的神经元来生成我们所需要的输出。在最简单的网络中，我们将有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。每个层都有多个神经元，并且每个层中的所有神经元都连接到下一层的所有神经元。这些网络也可以被称为完全连接的网络。
正向传播（Forward Propagation）
zheng向传播是指输入通过隐藏层到输出层的运动。在正向传播中，信息沿着一个单一方向前进。输入层将输入提供给隐藏层，然后生成输出。这过程中是没有反向运动的。
成本函数（Cost Function）
我们建立一个网络时，网络试图将输出预测得尽可能靠近实际值。我们使用成本/损失函数来衡量网络的准确性。而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。
我们在运行网络时的目标是提高我们的预测精度并减少误差，从而最大限度地降低成本。最优化的输出是那些成本或损失函数值最小的输出。
如果我将成本函数定义为均方误差，则可以写为：
C= 1/m ∑(y–a)^2，
其中m是训练输入的数量，a是预测值，y是该特定示例的实际值。
学习过程围绕最小化成本来进行。
梯度下降（Gradient Descent）
度下降是一种最小化成本的优化算法。要直观地想一想，在爬山的时候，你应该会采取小步骤，一步一步走下来，而不是一下子跳下来。因此，我们所做的就是，如果我们从一个点x开始，我们向下移动一点，即Δh，并将我们的位置更新为x-Δh，并且我们继续保持一致，直到达到底部。考虑最低成本点。
在数学上，为了找到函数的局部最小值，我们通常采取与函数梯度的负数成比例的步长。
学习率（Learning Rate）
学习率被定义为每次迭代中成本函数中最小化的量。简单来说，我们下降到成本函数的最小值的速率是学习率。我们应该非常仔细地选择学习率，因为它不应该是非常大的，以至于最佳解决方案被错过，也不应该非常低，以至于网络需要融合。
反向传播（Backpropagation）
我们定义神经网络时，我们为我们的节点分配随机权重和偏差值。一旦我们收到单次迭代的输出，我们就可以计算出网络的错误。然后将该错误与成本函数的梯度一起反馈给网络以更新网络的权重。 最后更新这些权重，以便减少后续迭代中的错误。使用成本函数的梯度的权重的更新被称为反向传播。
在反向传播中，网络的运动是向后的，错误随着梯度从外层通过隐藏层流回，权重被更新。
批次（Batches）
在训练神经网络的同时，不用一次发送整个输入，我们将输入分成几个随机大小相等的块。与整个数据集一次性馈送到网络时建立的模型相比，批量训练数据使得模型更加广义化。
周期（Epochs）
周期被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着1个周期是整个输入数据的单次向前和向后传递。
你可以选择你用来训练网络的周期数量，更多的周期将显示出更高的网络准确性，然而，网络融合也需要更长的时间。另外，你必须注意，如果周期数太高，网络可能会过度拟合。
丢弃（Dropout）
Dropout是一种正则化技术，可防止网络过度拟合套。顾名思义，在训练期间，隐藏层中的一定数量的神经元被随机地丢弃。这意味着训练发生在神经网络的不同组合的神经网络的几个架构上。你可以将Dropout视为一种综合技术，然后将多个网络的输出用于产生最终输出。
批量归一化（Batch Normalization）
为一个概念，批量归一化可以被认为是我们在河流中设定为特定检查点的水坝。这样做是为了确保数据的分发与希望获得的下一层相同。当我们训练神经网络时，权重在梯度下降的每个步骤之后都会改变，这会改变数据的形状如何发送到下一层。
但是下一层预期分布类似于之前所看到的分布。 所以我们在将数据发送到下一层之前明确规范化数据。
