在上一節，我們已經討論了乙個簡單的神經網路的由來和構造。我們選擇了s函式作為每乙個神經元的行為函式（即該神經元的輸入*s函式=輸出）。
那麼神經網路到底是如何工作的呢？我們可以從最簡單的乙個神經網路出發，如下圖下圖所示：
注意，該圖中的神經元並未對輸入輸出進行s函式處理。
由圖可知，即便是乙個簡單的2層的神經網路的運算都比較繁瑣。因此矩陣可以被應用在計算中：x=wi（w是權重矩陣，i是輸入矩陣，x是該層神經元對輸入訊號的處理結果）。倘若考慮神經元本身的行為函式即s函式的話，我們只需要令o=sigmoid(x)即可。
同理對於多層神經元，只需要建立每一層神經元的權重矩陣即可。無論是第三層，第一百層還是一千層均一視同仁。
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