1.什么是神经网络
神经网络是受人脑运作模式的启发创造出来的一种强大的学习算法。
例子1——简单的神经网络
给定房地产市场上房屋大小的数据，要拟合一个能预测其价格的函数。这是一个线性回归问题，因为价格作为房屋大小的一个函数是连续的。
我们知道，价格不可能是负值，所以我们正在创建一个叫做修正线性单元(ReLU)，它是从零开始的。
x：房屋的尺寸 输入
y：价格 输出
这个“神经元”就实现了ReLU函数的功能
例子二：多神经网络
房子的价格也会受到其他因素的影响，比如房间的大小、卧室的数量、邮政编码以及周边富裕程度。神经网络的作用是预测价格，它将自动生成隐藏的单元。我们只需要给出输入x，技能得到y的输出。