我们知道一方面计算机以速度飞快而称奇，但是对于事物识别以及复杂的任务却无能为力，另一方面人类没有计算机快，但是可以做很多极其复杂的事情。一只苍蝇有10万个左右的神经元就可以完成飞行，寻找食物，躲避天敌等等很复杂的任务。一只线虫仅仅有302,个神经元，却可以完成蠕动等相当有用的任务，但是这些任务对于飞快的计算机却很难完成。
下面是一个神经元图：
由树突，细胞体，轴突，髓鞘，以及轴突末端的突触组成。
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下图为秀丽隐杆线虫的神经元连接图，即线虫的神经网路，可见其结构还是相当复杂的。
秀丽隐杆线虫，图片来自Nature, 2019, doi:10.1038/s41586-019-1352-7。
生物学家研究发现，电信号与化学信号在神经元间传递，比如你打针的时候，针会刺疼你，针扎的这种信号通过皮肤传到脑神经。针扎的疼痛因素只有激活痛感受器，将其转化为痛信号经背根节神经元的中枢突传递至脊髓背角，由此处的投射神经元形成上行传导通路，经脑干、丘脑等多级中继到达皮质，才能产生痛感觉。也就是说只有针扎程度达到一定阈值才能激活痛觉。
下图为生物神经元与人工神经元的比较图，是不是有很多相似之处。
如：一个树突好比一个输入，轴突好比一个输出总口，轴突的每一个末端突触类似于一个输出，神经元细胞体类似于一个激活函数，因为输入细胞体的信号只有达到一定的阈值细胞体才会处理才会，除此外神经元细胞体可能还有其他处理。
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受神经元启发，人们发明了人工神经元。如下图其基本思想是：所有输入神经元的信号按一定的权重同一时刻叠加到一起，然后叠加的和信号超过一定的阈值时才会触发神经元的输出。
用公式描述一个人工神经元：
1.output为神经元的输出;
2.x1——xn为神经元的n个输入；
3.w1——wn为神经元对应n个输入的权重；
4.b为受外界影响的偏移量；
5.f是激活函数，也就是可以控制输出的函数；
所以从本质上讲一个人工神经元就是一个n元的线性函数加一个非线性的处理。
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如下图所示为人脑的神经网络彩图和人脑示意图，数以亿计的神经元以各种各样的连接组成一个巨大的神经网络，从而让人处于生物界智慧的顶端。
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模拟生物或者人类的神经网络，产生了人工神经网络。如下为一个7层的人工神经网络和3层人工神经网络。
人工神经元连接到一起形成了人工神经网络，信号从神经网络的最左侧流向最右侧，即信号从输入层输入，穿过中间层，最终流向输出层。
前面说过，每一个神经元相当便于一个n元的线性函数加一个非线性的处理，那么人工神经网络就是多层的多个n元的线性函数加一个非线性的处理的多次叠加与非线性处理，这样想的话人工神经网络确实是一个很复杂的东西，让人很难理解，不过我们不用想那么多，就这么个东西却有很大的用处。
我们以最简单的二层人工神经网络来理解，如下图所示，第一层有3个人工神经元，第二层有2个人工神经元。
信号流向从第一层流向第二层最后输出，可见第一层的输出对于第二层就是输入，所以
第二层的第一个神经元的输出可以写为：
类似第二层的第二个神经元输出可以写为：
其中，w1为第一层第一个神经元与第二层第一个神经元之间的连接权重，其余权重以相同的方式理解。为了便于记忆：我们把第1层第i个神经元与第二层第j个神经元的连接权重用
表示，把第一层第i个神经元的输出用
表示，第二层第j个神经元的输出用
表示,那么下面的二层神经网络输出可以表示为：
仔细观察这两个表达式，忽略掉g激活函数，感觉有些像线性代数里的线性方程组。
我们知道线性方程组可以用矩阵来描述，所以二层神经网络的输出是否可以用矩阵来描述呢？答案是肯定的。
使用矩阵描述二层神经网络如下：
简写为：
受二层神经网络的启发，那么更多层神经网络能否用矩阵描述呢？很明显也是可以的。因为3层是2层的拓展，更多层又是3层的拓展，所以矩阵的乘法可以表示多层神经网络。
由于篇幅问题，后续的神经网络算法和参数内容放到第二篇来阐述，第三篇讲述神经网络的python实现代码以及训练和测试情况。
手写神经网络源代码下载地址： python手写神经网络数据和源代码.rar_手写人工神经网络-Python文档类资源-CSDN下载
