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人工神经网络系统主要由多个层组成，每层包含多个神经元（节点）。以下是其主要组成部分：
输入层（Input Layer）
基本上没有计算功能，主要负责将输入数据映射到每个节点上。隐藏层（Hidden Layer）
包含多个神经元，负责对输入数据进行复杂的计算和转换。每层的输出数据会成为下一层的输入数据。输出层（Output Layer）
负责将处理后的数据转换为分类结果，输出概率最高的分类。机器学习的核心目标是找到预测函数，用于分类问题的权值（w, b）的计算。
激活函数的作用是模拟大脑神经元是否激活，在神经网络中将权值输出值（(f(x) = wx + b)）转换为分类值（(y = K(f(x)))）。常用的激活函数有：
通过输入数据计算输出数据，为后续反向传播提供基础。
根据计算结果与期望结果的偏差，调整各层神经元的权值和偏置，以优化预测函数。
防止过度拟合的方法，通过惩罚项调整预测函数的复杂度。
用于反向传播中调整权值的优化算法，代表计算调整的方向和大小。
用于衡量预测结果与真实结果的偏差，计算不准确的代价。
人工神经网络的训练主要包含以下步骤：
训练过程可用图示表示，展示数据流向（Forward Propagation）、误差传播（Back Propagation）以及权值更新（Gradient Descent）的全过程。
完整的神经网络架构包括输入层、隐藏层、输出层等多个层次，数据从输入层经隐藏层处理后输出至分类层。
本文主要参考了以下资料：
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