神经网络，作为深度学习和机器学习领域中的基石，是一种模仿生物神经网络（特别是大脑）
结构和功能的数学模型或计算模型。它通过大量的节点（或称为“神经元”）相互连接，处
理复杂的数据输入，并执行如分类、回归、模式识别等多种任务。以下是对神经网络的详细
解析：
### 一、神经网络的基本组成
#### 1. 神经元模型
* **定义**：神经元是神经网络的基本单元，模拟生物神经元的功能。
* **功能**：每个神经元接收来自前一层神经元的输入，进行加权和（权重代表神经元之间
的连接强度），加上偏置（一个常数，影响神经元的输出阈值），然后通过激活函数处理，输
出到下一层。
#### 2. 层次结构
* **输入层**：网络的第一层，负责接收输入数据。
* **隐藏层**：位于输入层和输出层之间的一层或多层，进行数据的加工和转换。隐藏层的
层数和神经元数量根据具体任务设计。
* **输出层**：网络的最后一层，输出最终的计算结果，如分类或回归的预测值。
#### 3. 权重与偏置
* **权重**：连接不同神经元的参数，代表一个神经元输出对另一个神经元输出的影响力。
在训练过程中，通过调整权重来学习数据中的模式。
* **偏置**：加到加权和上的一个常数，可以看作是每个神经元的一个额外输入，允许神经
元在所有输入都为零时也有非零的输出。
#### 4. 激活函数
* **定义**：决定神经元是否应该被激活（即输出信号）的函数。
* **常见类型**：ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh 等。
* **作用**：引入非线性因素，使得神经网络能够学习复杂的模式。没有激活函数，神经网
络只能进行线性变换，表达能力有限。
### 二、神经网络的工作原理
#### 1. 前向传播
* 输入数据从输入层开始，逐层通过神经元的加权和、偏置和激活函数处理，最终到达输出
层产生输出。
#### 2. 损失函数
