本文介绍了网络的工作原理及其在机器学习和相关领域的应用。
在生物网络的启发下，人工网络通过模拟元的连接和兴奋传递，实现了分布式并行信息处理的算法数学模型。其层次结构的连接方式，依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间的相互连接关系，从而达到处理信息的目的。它也被广泛应用于估计或依赖大量输入和一般未知近似函数的场景，以最大化地拟合现实中的实际数据，提高机器学习预测的精度。
下面，我们将通过一个实例来展示网络在数据处理中的完整过程。
实例：训练一个网络模型来拟合广告投入（TV, radio, newspaper三种方式）和销售产出（sales）的关系，以预测销售情况。
我们需要准备数据。建立顺序模型，即Sequential，并添加网络层数。隐藏层我们采用一个多层感知器，形状输入为样本的特征列数，激活函数为relu。输出层则是标签的预测值，纬度为1。
模型构建完成后，我们需要选择优化器和损失函数。在这里，我们选择adam优化器以及均方差损失函数。
然后，开始训练模型。x是样本的特征，y是样本的标签。当数据集较大时，为了提升训练效率，我们需要将数据集分成多个batch，每个batch的大小即batch size，需要在训练前设定。每个batch的数据在网络中传递一次并返回一次结果，这个过程称为一个iteration。多个iteration组成一个epoch，当一个epoch结束后，模型会根据损失函数的结果更新权重和偏置。
训练过程中，我们会用到反向传播算法来计算梯度。梯度下降是一种用于寻找函数最优解的迭代优化算法。在网络中，我们通过计算损失函数对每个参数的导数（即梯度），然后按照导数相反的方向更新参数，以达到最小化损失函数的目的。
在选择优化方法时，除了梯度下降法，还有随机梯度下降法、Mini Batch梯度下降法、带动量的梯度下降法、Nesterov方法以及Adagrad、AdaDelta、Adam等方法。不同的优化方法在不同的场景下有不同的表现，需要根据具体的问题和数据集来选择合适的优化方法。
模型训练完成后，我们就可以使用模型在现有数据上预测前10个样本的销量了。