乙個神經元有多個輸入和乙個輸出，每個神經元的輸入既可以是其他神經元的輸出也可以是整個神經網路的輸入。所謂神經網路的結構就是指的是不同的神經元之間的連線結構。
如圖所示，乙個最簡單的神經元結構的輸出就是所有輸入的加權和，而不同的輸入的權重就是神經元的引數。神經網路的優化過程就是優化神經元中引數的取值的過程。
如圖 是乙個簡單的判斷是否合格的三層全連線神經網路。全連線神經網路是指相鄰兩層之間的任意兩個節點之間都有連線。這樣的神經網路除了輸入層以外，每乙個節點都代表乙個神經元的結構。
計算神經網路的前向傳播結果需要三部分資訊。
第乙個是神經網路的輸入，這個輸入就是從實體中提取的特徵向量。比如在圖中，就有兩個輸入，乙個是零件的長度x1,另乙個是零件的質量x2。
第二個部分是神經網路的連線結構。神經網路是由神經元構成的，神經網路的結構給出不同神經元之間輸入輸出的連線關係。神經網路中的神經元也可以稱為節點。
在圖中，a11節點有兩個輸入，他們分別是x1和x2的輸出.而a11的輸出則是節點y的輸入。
最後乙個部分是每個神經元中的引數。在圖中，用w表示神經元中的引數。w的上標表示了神經網路的層數，例如w（1）表示第一層節點的引數，而w(2)表示第二層節點的引數。w的下標表示連線節點的編號，例如w1，2（1）表示連線x1和a12節點的邊上的權重。
假設權重是已知的，給定神經網路的輸入，神經網路的結構以及邊上權重，就可以通過前向傳播演算法計算出神經網路的輸出。
前向傳播演算法可以表示為矩陣乘法。將輸入的x1，x2組織成乙個1x2的矩陣x=[x1,x2]，而w（1）組織成乙個2x3的矩陣：
這樣通過矩陣乘法可以得到隱藏層三個節點所組成的向量取值：
類似的輸出層可以表示為：
這樣就將前向傳播演算法通過矩陣乘法的方式表達出來了。
在tensorflow中矩陣乘法是
a=tf.matmul(x,w1) 這樣的形式
tensorflow前向傳播
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