1、如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？

神经网络神奇的地方在于它的每一个组件非常简单——把空间切一刀+某种激活函数(0-1阶跃、sigmoid、max-pooling)，但是可以一层一层级联。输入向量连到许多神经元上，这些神经元的输出又连到一堆神经元上，这一过程可以重复很多次。这和人脑中的神经元很相似：每一个神经元都有一些神经元作为其输入，又是另一些神经元的输入，数值向量就像是电信号，在不同神经元之间传导，每一个神经元只有满足了某种条件才会发射信号到下一层神经元。当然，人脑比神经网络模型复杂很多：人工神经网络一般不存在环状结构；人脑神经元的电信号不仅有强弱，还有时间缓急之分，就像莫尔斯电码，在人工神经网络里没有这种复杂的信号模式。

2、如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？

神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子：

垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件简单神经网络讲解。疾病判断：病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验，把测验结果送进一个机器里，机器需要判断这个病人是否得病，得的什么病。猫狗分类：有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一个机器里，机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器。分类器的输入是一个数值向量，叫做特征（向量）。在第一个例子里，分类器的输入是一堆 0、1 值，表示字典里的每一个词是否在邮件中出现，比如向量 (1,1,0,0,0……) 就表示这封邮件里只出现了两个词 abandon 和 abnormal；第二个例子里，分类器的输入是一堆化验指标；第三个例子里，分类器的输入是照片，假如每一张照片都是 320*240 像素的红绿蓝三通道彩色照片，那么分类器的输入就是一个长度为 320*240*3=230400 的向量。分类器的输出也是数值。第一个例子中，输出 1 表示邮件是垃圾邮件，输出 0 则说明邮件是正常邮件；第二个例子中，输出 0 表示健康，输出 1 表示有甲肝，输出 2 表示有乙肝，输出 3 表示有饼干等等；第三个例子中，输出 0 表示图片中是狗，输出 1 表示是猫。

分类器的目标就是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要首先收集一些样本，人为标记上正确分类结果，然后用这些标记好的数据训练分类器，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。