這裡以最簡單的全連線神經網路為例，講解前向傳播演算法。
構成乙個神經網路的最小單元。
|- 神經元的輸入：有多個輸入，可以是整個神經網路的輸入，也可以是上層神經元的輸出。
|- 神經元的輸出：乙個神經元只有乙個輸出。乙個最簡單的神經元結構的輸出就是所有輸入的加權和，而不同輸入的權重就是神經元的引數。
|- 神經網路的優化：指優化神經元中引數取值的過程。
將特徵向量經過層層推導，得到輸出。
在該神經網路中，相鄰兩層之間的任意節點之間都有連線。
|- 1.神經網路的輸入：即 從實體中提取出的特徵向量。
|- 2.神經網路的連線結構：即 不同神經元之間輸入輸出的連線關係。
|- 3.神經網路中每個神經元的引數：即 本例中的權重w。
|- 本例中的計算是最簡單的加權和。這裡的前向傳播演算法可以表示為矩陣乘法。
|- 輸入層的x1和x2可以組織成輸入矩陣：x=[x1,x2]
|- 權重矩陣：w1=
|- 隱藏層三個節點組成的向量取值a：a=x*w1（x矩陣乘以w1矩陣）
|- 輸出層可以表示為y：y=a*w2
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
tensorflow前向傳播
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