什么是神经网络？

官方的讲什么是神经网络？

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

那通俗的讲什么是神经网络？

当房屋中介给了你一个需求，给定房子的大小（size），让你预测房子的价格（price）。如果你很熟悉线性回归（liner regression），你会说“好吧，那让我试试”。于是你得到了下面的图像。

深红色是训练集数据 红线代表线性回归函数

我们也可以用更简单的关系来表示上面的函数：

当我们有了size（x），经过neuron的预测，我们得到了price（y）

其中neuron其实就是上述我们训练出来的函数。而这个函数，其实就是一个最简单的单神经网络（single neuron network），通过size我们可以得到预测的price

当你有了许多的单神经网络，他们就会像乐高积木一样搭建起来，形成一个更大的神经网络

这个大的神经网络是由：房屋大小(size)，卧室数量(bedrooms)，邮政编码(zipcode)，财富度(wealth)来共同决定的。中间的三个圆圈，我们成为隐性神经，因为我们只关注结果的price，并不关注中间的school quality、family size、walk distance等中层计算。

我们会发现：在这个神经网络的模型里面，我们只需要输入x(size、bedrooms...)我们就可以得到自己想要的y(price)

神经网络说的那么高大上，本质上就是函数嘛！我输入x，你能预测结果y！