神经网络是一种模拟人脑工作方式的计算系统，能够从数据中自动学习复杂模式。理解它的工作原理，就像一家人一起决定一顿饭是否美味：每个人的意见都不同，有的更看重味道，有的更在意摆盘，最终大家综合判断得出结论。神经网络也是这样，通过多个“神经元”协同处理信息，逐步得出预测结果。 每个神经元接收输入，对每个输入赋予一个权重，加上偏置项，再通过一个激活函数输出结果。权重决定了输入的重要性，激活函数则决定输出是否“激活”。多个神经元组成一层，输入层接收原始数据，中间层（隐藏层）负责提取特征，输出层给出最终预测。 信息从输入层逐层传递的过程称为前向传播。例如，在预测房价时，原始数据如房屋面积、房间数、地理位置等，会被隐藏层组合成更抽象的概念，比如“房屋新旧程度”“社区质量”“整体大小”，这些中间特征再传递给下一层，最终决定房价。 为了让网络学会正确判断，需要定义损失函数，衡量预测值与真实值之间的差距。然后通过反向传播算法，从输出层向输入层逐层调整权重和偏置，使损失不断减小，从而提升预测准确率。 在实际应用中，我们用MNIST手写数字数据集训练一个简单的神经网络。该数据集包含28×28像素的灰度图像，共10类（0到9）。训练步骤如下：首先加载数据，将像素值归一化到0到1之间，避免某些数值过大影响学习；将标签转换为独热编码（one-hot），便于网络进行分类判断。 接着构建网络模型：使用Sequential模型，将28×28的图像展平为784维向量作为输入；第一层是128个神经元的隐藏层，使用ReLU激活函数；最后一层10个神经元对应10个数字，使用softmax输出概率分布。 编译模型时选择Adam优化器和分类交叉熵损失函数，并监控准确率。训练5个周期，每次批量处理32张图像，保留10%数据用于验证。训练完成后，在测试集上评估模型表现，准确率通常可达97%以上。 最后，对前5张测试图像进行预测，输出结果为数字0到9，模型表现良好。 这个过程展示了神经网络的核心能力：从原始数据中自动学习特征，无需人工设计规则。它适用于图像识别、语音处理、推荐系统等复杂任务。虽然结构简单，但其背后蕴含的学习机制，正是现代人工智能强大的基础。