作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
神经网络（Neural Network）是人工智能领域中重要的一种模式识别技术，它利用类似于人类大脑结构的多个神经元通过互相连接而产生不同的输出，可以对输入数据进行分类、预测等处理，是人工智能发展的一个重点研究方向。近年来随着深度学习的兴起，神经网络在图像、语音、文本等领域的应用越来越广泛，并取得了很好的效果。本文将介绍如何用Python语言实现一个简单的神经网络，并通过几个典型案例加深理解。
2.基本概念
什么是神经网络？
首先，我们需要了解一下什么是神经网络。在机器学习和深度学习领域，神经网络通常被用来解决分类问题、预测问题或者回归问题。简单来说，就是模型由大量的节点或称为“神经元”组成，每个节点都具有一些可训练的参数。当给定一组输入时，神经网络会根据各个节点的激活值来计算出输出结果。
图1:神经网络示意图
如上图所示，输入层(input layer)、隐藏层(hidden layer)、输出层(output layer)以及连接各个层之间的边缘(edge)。输入层代表着输入数据的特征向量，比如图像的像素值；隐藏层表示的是神经网络的中间层，其中每一层的节点都是根据前一层的所有节点的输出和其他参数计算得到的。输出层表示的是最终的预测结果，通常输出层有多个节点，每个节点对应一个预测类别。
激活函数及其作用
再来了解一下神经网络中的激活函数。通常情况下