神经网络（NN），也被称为人工神经网络（ANN），是机器学习领域中学习算法的子集，大体上借鉴了生物神经网络的概念。目前，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域应用广泛。德国资深机器学习专家Andrey Bulezyuk说到，“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够有效地模拟各种学科和行业的复杂抽象，且无需太多人工参与。”
大体上，人工神经网络基本包含以下组件：

• 接收数据并传递数据的输入层（input layer）；
• 隐藏层（hidden layer）；
• 输出层（output layer）；
• 层与层之间的权重（weight）；
• 每个隐藏层使用的激活函数（activation function）；

       在本文教程中，使用的是简单的Sigmoid激活函数，但注意一点，在深层神经网络模型中， sigmoid激活函数一般不作