面向初学者： 神经网络概述（一）

最近网上看到一篇质量很不错的翻译文《小白都能看懂的神经网络教程：从原理到优化如此简单》，如获至宝。细读后发现里面有些翻译不到位。然后翻到原文读了一遍，又感觉原文有些虎头蛇尾，前半部分讲解深入浅出，后半部分讲解不够细致，匆匆收尾，作者似乎着急忙慌要睡觉似的。于是决定对原文再翻译一遍，以飨读者。

译文如下：

一篇简单介绍神经网络如何工作，以及如何用Python从头实现的文章

如果说“神经网络”其实不复杂，这可能会让你感到惊讶。事实上“神经网络”往往比你想象的要简单。

这篇文章是面向初学者的，并假定你机器学习基础为0。 我们将从头了解如何用 Python 实现神经网络。

1. 基本构建模块：神经元（Neurons）

首先，我们必须讨论下神经元，这是神经网络的基本单位。一个神经元接受多个输入，并对它们进行一些数学运算，然后产生一个输出。下图展示的是一个接收2个输入的神经元：

这里发生了三件事：
首先，每个 输入 (input) 都乘以一个 权重 w (weight):