网络概览
网络，作为受生物网络启发的计算模型，具有从输入数据和标签中学习映射关系的能力，从而完成预测或分类任务。因其通用拟合特性，它能够逼近任意函数或映射。
前馈网络详解
前馈网络是我们常用的网络结构，主要由三层人工单元构成：输入层、隐含层及输出层。其中，隐含层可包含多层，形成深度网络。每个圆圈代表一个人工元，而连线则代表人工突触，连接两个元。每条连线上的数值被称为权重，通常以w表示。
网络的运作包含前馈的预测过程与反馈的学习过程。在前馈过程中，信号从输入单元开始，经过网络的连边传输，与连边上的权重相乘，进而决定隐含层单元的输入。这些输入再经处理、乘上后续连线的权重，最终输出至输出单元。整个过程的最后输出即为网络的总体输出。
学习过程的探究
在反馈的学习过程中，每个输出元的预测误差会反向传播至网络的每条连边，计算每个隐含层节点的误差。接着，根据连边所连接节点的误差计算权重的更新量，实现网络的学习与调整。
元与函数映射
人工网络由人工元构成，这些元用数学模型模拟生物细胞的信号传递与激活。最简单的情形是单元模型，它由输入层、隐含层和输出层单元组成。该模型中的参数如权重、偏置等，可以调节函数的形状。通过改变这些参数，我们可以得到不同的函数曲线，如S形曲线或具有波峰的曲线等。
复合元的复杂度与通用逼近定理
随着隐含层元数量的增加，我们可以构造出具有多峰的复杂曲线。事实上，理论已经证明，用有限多的隐含层元可以逼近任意的有限区间内的曲线，这就是所谓的通用逼近定理。
书籍导读
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