前文参考：
[Python人工智能] 一.神经网络入门及theano基础代码讲解
[Python人工智能] 二.theano实现回归神经网络分析
莫烦大神"网易云课程的一个示例。假设存在千万张图片，现在需要通过神经网络识别出某一张图片是狗还是猫，如下图所示共包括输入层、隐藏层（3层）和输出层。
计算机通过训练或强化学习判断猫，将获取的特征转换为数学的形式。首先得到一堆数字，通过判断处理得到另一堆数据，最终判断其是狗还是猫。比如第一次正确识别的只有10%，下面那只猫被识别成了狗，它会将识别错误的信息（与真实答案的差别）反向传递回神经网络，并修改神经元权重，为下次更好地识别。
每一个神经元都有一个激励函数，被激励的神经元传递的信息最有价值，它也决定最后的输出结果，经过海量数据的训练，最终神经网络将可以用于识别猫或狗。
https://blog.csdn.net/zm714981790/article/details/51251759（鸢尾花分类——神经网络详解）
基础性文章，希望对您有所帮助，推荐大家阅读莫烦大神的学习视频，也建议大家一步步跟着学习。后面作者会结合神经网络分析实际的数据集，并增加隐藏层，希望您喜欢，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
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