本人也是刚刚学习关于深度学习的神经网络，如有不对的地方，还请各位大神指正。
神经网络的定义：将模拟生物神经网络的数学模型统称为人工神经网络模型，简称人工神经网络或者神经网络。构造一个神经网络，首先要构建其基本单元——人工神经元。如图所示：
a1,a2,…,an是输入的信号，用w代表信号强度的权重。即有s=a1w1+a2w2+…+anwn。以上就是构造人工神经元的基本过程。即根据生物神经元的原理做的算法模拟，及接受刺激信号并汇总输出。但是，这样的话神经元还没有被激活，在信号输出端有一个传递函数f，通过这个传递函数来输出最终的结果。这个传递函数也叫激励函数，激励函数有以下几种：
1.阶梯函数：Step
2.符号函数：Sgn
3.线性函数：Linear
4.饱和线性函数：Ramp
5.对数S形函数：Sigmoid（常用的激励函数）
6.双曲正切S形函数：Tanh
在神经元实际的工作过程中，我们只是将输入信号做了一个简单的加权处理，而神经元的特性我们没有描述出来，在SUM中加一个内置处理输入源，用b来模拟这种内置的强度。
下面介绍一下即将用到的一个最简单的神经网络——感知机。用感知机解决一个经典分类问题——如何分辨香蕉和苹果。
为了问题简单化，我们假设把苹果和香蕉只有两个特征–颜色和形状，其他的特征我们不考虑。用p1代表颜色输入，p2代表形状输入，权重w1和w2都为1，将b置为0.定义1是苹果，0是香蕉，如下图所示：
带入之前s的公式有：
苹果：s=1x1+1x1+0=2；
香蕉：s=（-1）x1+（-1）x1+0=-2；这里，香蕉和苹果的识别几乎完了。如果把w分别设置为其他的数据会对结果有影响吗？其实，感知机的学习也需要一套规则，来保证我们随意取得权重参数也能输出正确的结果。学习规则的目的是修改神经网络的权值和偏置。如下所示：w(new)=w(old)+ep;b(new)=b(old)+e
其中e表示误差，e=t-a，t为期望输出，a为实际输出。以w1=1，w2=-1，b=0为例：
（1） 苹果的形状和颜色均输入属性1，有：s=1-1+0=0；f=0（step函数）
（2） 通过观察可知，期望结果为1即t=1，而实际得到0，即a=0；
e=t-a=1-0=1；
w1new=w1old+ep=1+1x1=2；w2new=w2old+ep=-1+1x1=0；bnew=bold+e=0+1=1；
（3）将新的权值和偏置带入感知机有：net=a1w1+a2w2+b=1x2+1x0+1=3，f（step）=1；
（4） 通过纠正误差后苹果判断正取，看一下香蕉的：
net=a1w1+a2w2+b=-1x2-1x0+1=-1，f（step）=0；
香蕉也判断正确。
以上就是感知机一个简单的例子。今天不写了，改天再继续。
