神经网络最终只是一个复杂的函数，它由称为神经元的较小构建块组成。神经元通常是一个简单、易于计算的非线性函数，它将一个或多个输入映射到单个实数。神经元的单个输出通常被复制并作为输入输入到其他神经元。在图形上，我们将神经元表示为图中的节点，并在节点之间绘制有向边，以指示一个神经元的输出将如何用作其他神经元的输入。还需要注意的是，图中的每个边通常与一个称为权重的标量值相关联。这里的想法是，每个神经元的输入都将乘以不同的标量，然后被收集并处理成单个值。训练神经网络的目标主要是选择我们的权重，使网络以特定的方式运行。