作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是一种模仿人脑神经元网络的计算模型。它由输入层、输出层、隐藏层组成，其中每层包括多个神经元节点。ANN可以学习和识别复杂的数据模式。本文将使用Python语言，基于全连接网络结构，构建一个简单的神经网络并训练它对手写数字数据进行分类。通过该过程，读者可以了解到机器学习领域最基础也是最重要的算法之一——人工神经网络的原理及其实现方法。
2.基本概念术语说明
2.1.什么是人工神经网络？
人工神经网络(Artificial neural network)是指由简单神经元组成的具有广泛的普适性和应用能力的计算系统。该系统可以模拟人类大脑的工作方式，并能够处理复杂的问题。它由多个隐藏层组成，每个隐藏层又由多达上百个节点相连，这样就形成了一个“网”状结构，输入数据首先被送入输入层，然后传递到各个隐藏层，逐层向后传递，最后再进入输出层。在隐藏层中，每个节点都接收多个输入信号并进行加权求和运算，激活函数作用后产生输出信号。输出信号即代表了输入数据所属的类别或概率值。因此，输出层中的神经元数量越多，网络可以表示的模式就越复杂。
2.2.为什么要使用人工神经网络？
为了解决很多实际问题，目前已经出现了多种神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等，它们都是基于ANN模型的扩展，它们能够自动学习特征、提取有效信息、解决复杂任务。但无论这些模型如何进步，其核心还是基于ANN模型，所以对于想要学习人工神经网络的读者来
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