神经元网络
神经网络的模型：
一个神经网络模型可分为三层：以预测T恤是否会称为顶级热销商品为例
- input layer(输出层)：特色变量（feature variance） 有price，shipping cost,marketing,material四个，独特组成一个输出向量x
- hidden layer(暗藏层）：具备三个神经元：afford ability，awareness，perceived quality,每一个神经元都可能是由输出层中的特征值的一个或多个独特决定（能够用函数表白）
- output layer(输入层）：由暗藏层的特征值组成的特征向量a传递进去，并作出最终的预测
-
在一个多元神经网络中，暗藏层能够有多层，每层的神经元个数不定
神经网络中的网络层
神经网络的具体工作原理：
以三层网络为例：每一层都输出一个数字向量，并对其利用一堆逻辑回归单元（神经元），从而计算出另外一个数字向量，一层一层的进行这种工作，直到失去了最终层的计算输入后果，简略的工作原理图如下所示，其中参量右上角[ ]的上标数字示意所在层数 - layer 0
- layer 1
- layer 2
更简单的神经网络
计算每一层的激活值：
神经网络向前流传
- 有一个8*8的矩阵，255代表红色像素，0示意彩色像素，计算能输入数字1的概率
- 应用一个神经网络模型，暗藏层layer1有25个单元，暗藏层layer2有15个单元，当初计算特征向量a1的值，其中x能够用a0示意：
a1的计算
a2的计算
a3的计算
计算a3的输入值，若>=0.5，则预测y-hat的值1，即可正确输入数字1的图像，反之则为0,不能正确输入数字1的图像
f(x)示意逻辑回归或者线性回归的输入
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这种神经网络架构称为向前流传（forward propagation）：这种架构的神经网络的特点是随着凑近输入层，暗藏层的神经单元会缩小
用代码实现推理
以上是应用Tensorflow进行的神经网络的推理
Tensorflow和numpy的转换
搭建一个神经网络
单个网络层上的向前流传
向前流传的个别实现
强人工智能
人工只能的分类：
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