对于一个给定的感知器来说，它的权重和阈值也是给定的，代表一种决策策略。因此，我们可以通过调整权重和阈值来改变这个策略。

    关于阈值threshold，这里需要指出的一点是，为了表达更方便，一般用它的相反数来表达：b-threshold，这里的b被称为偏置（bias）。

    这样，前面计算输出的规则就修改为：如果1x1 + 2x2 + 3x3 ++ b  0，则输出output1，否则输出output0。

    而权重12-2，则b3。

    很明显，只有当x1x21的时候，output0，因为?21+?21+3?1，小于0。而其它输入的情况下，都是output1。

    所以在实际情况下，这其实是一个“与非门”！

    在计算机科学中，与非门是所有门部件中比较特殊的一个，它可以通过组合的方式表达任何其它的门部件。这被称为与非门的普适性gate universality。

    既然感知器能够通过设置恰当的权重和偏置参数，来表达一个与非门，那么理论上它也就能表达任意其它的门部件。

    因此，感知器也能够像前面三体中的例子一样，通过彼此连接从而组成一个计算机系统。

    但这似乎没有什么值得惊喜的，我们已经有现成的计算机了，这只不过是让事情复杂化了而已。

    单个感知器能做的事情很有限。要做复杂的决策，所以则是需要将多个感知器连接起来。

    而实际中的网络可能会有上万个，甚至数十万个参数，如果手工一个一个地去配置这些参数，恐怕这项任务永远也完成不了了。

    而神经网络最有特色的地方就在于这里。

    我们不是为网络指定所有参数，而是提供训练数据，让网络自己在训练中去学习，在学习过程中为所有参数找到最恰当的值。

    大体的运转思路是这样：我们告诉网络当输入是某个值的时候，我们期望的输出是什么，这样的每一份训练数据，称为训练样本（trag exaple）。

    这个过程相当于老师在教学生某个抽象的知识的时候，举一个具体例子：

    一般来说，我们举的例子越多，就越能表达那个抽象的知识。这在神经网络的训练中同样成立。

    我们可以向网络灌入成千上万个训练样本，然后网络就自动从这些样本中总结出那份隐藏在背后的抽象的知识。

    这份知识的体现，就在于网络的所有权重和偏置参数的取值。

    假设各个参数有一个初始值，当我们输入一个训练样本的时候，它会根据当前参数值计算出唯一的一个实际输出值。

    这个值可能跟我们期望的输出值不一样。想象一下，这时候，我们可以试着调整某些参数的值，让实际输出值和期望输出值尽量接近。

    当所有的训练样本输入完毕之后，网络参数也调整到了最佳值，这时每一次的实际输出值和期望输出值已经无限接近，这样训练过程就结束了。

    假设在训练过程中，网络已经对数万个样本能够给出正确（或接近正确）的反应了，那么再给它输入一个它没见过的数据，它也应该有很大概率给出我们预期的决策。这就是一个神经网络工作的原理。

    但这里还有一个问题，在训练过程中，当实际输出值和期望输出值产生差异的时候，要如何去调整各个参数呢？

    当然，在思考怎么做之前，也应该先弄清楚：通过调整参数的方式获得期望的输出，这个方法行得通吗？

    实际上，对于感知器网络来说，这个方法基本不可行。

    比如在上图有39个参数的感知器网络中，如果维持输入不变，我们改变某个参数的值，那么最终的输出基本完全不可预测。

    它或者从0变到1（或从1变到0），当然也可能维持不变。这个问题的关键在于：输入和输出都是二进制的，只能是0或者1。

    如果把整个网络看成一个函数（有输入，有输出），那么这个函数不是连续的。

    因此，为了让训练成为可能，我们需要一个输入和输出能够在实数上保持连续的神经网络。于是，这就出现了sigoid神经元。

    sigoid神经元sigoid neuron是现代神经网络经常使用的基本结构（当然不是唯一的结构）。它与感知器的结构类似，但有两个重要的区别。

    第一，它的输入不再限制为0和1，而可以是任意01之间的实数。

    第二，它的输出也不再限制为0和1，而是将各个输入的加权求和再加上偏置参数，经过一个称为sigoid函数的计算作为输出。

    具体来说，假设1x1+2x2+3x3++b，那么输出outputσz，其中：σz 11+e-z。

    σz是一个平滑、连续的函数。而且，它的输出也是01之间的实数，这个输出值可以直接作为下一层神经元的输入，保持在01之间。

    可以想象，在采用sigoid神经元组装神经网络之后，网络的输入和输出都变为连续的了，也就是说，当我们对某个参数的值进行微小的改变的时候，它的输出也只是产生微小的改变。这样就使得逐步调整参数值的训练成为可能。

    在历史上，很多研究人员曾经也做过尝试，ichael nielsen的书《neural orks and deep learng》这中也曾经提到过这个例子。

    这个神经网络只有一层隐藏层，属于浅层的神经网络shallo neural orks。而真正的深度神经网络deep nerual orks，则会有多层隐藏层。

    神经元系统采用了左右脑半球的设计方式进行设计和制造。

    最右侧则是输出层output yer，有10个神经元节点，分别代表识别结果是0，1，2，，9。当然，受sigoid函数σz的限制，每个输出也肯定是01之间的数。

    那我们得到一组输出值之后，哪个输出的值最大，最终的识别结果就是它。

    而在训练的时候，输出的形式则是：正确的那个数字输出为1，其它输出为0，隐藏层和输出层之间也是全连接。

    神经网络共的权重参数有78415+151011910个，偏置参数有15+1025个，总共参数个数为：11910+2511935个。

    这是一个非常惊人的数字。