神经网络、前向传播

1、神经网络的基本结构：
简单的两层神经网络包括：输入层（input layer）、隐藏层（hidden layer）、输出层（output layer），之所以称为两层神经网络，是因为不把输入层考虑在内。
输入层的所有输入都作为隐藏层每个神经元的输入，而隐藏层的所有神经元的输出也都作为输出层神经元的输入。
2、神经元是一个非线性单元，它的结构类似于一个逻辑回归模型，由线性单元和非线性单元组成。单个神经元的数学计算一般分为两部分：线性运算；非线性运算；

 

3、前向传播

（神经网络从输入层到输出层的计算过程）