卷积神经网络是由人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）不断发展而来的。受
生物神经元的启发，人工神经网络模拟人脑中利用连接的神经元传递生物电信号的工作形式，通过构建连接的人工神经元，拟
合目标任务中输入与输出之间的复杂关系。如图 2-1所示，典型的人工神经网络包括输入层、输出层和它们中间的隐藏层
。每一层的所有神经元均与上一层的所有神经元相连接，每处连接赋予相应的权重 w 代表输入值与该神经元的关联程度，
权重值越大则关联程度越高。权重 w 加上偏置 b，再经过激活函数，就得到了该神经元的激活值。当然，隐藏层可以不
止一层，层数越多，网络越深，结构越复杂。