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        而神经网络最有特色的地方就在于这里。

        我们不是为网络指定所有参数，而是提供训练数据，让网络自己在训练中去学习，在学习过程中为所有参数找到最恰当的值。

        大体的运转思路是这样：我们告诉网络当输入是某个值的时候，我们期望的输出是什么，这样的每一份训练数据，称为训练样本（trainingexample）。

        这个过程相当于老师在教学生某个抽象的知识的时候，举一个具体例子：

        一般来说，我们举的例子越多，就越能表达那个抽象的知识。这在神经网络的训练中同样成立。

        我们可以向网络灌入成千上万个训练样本，然后网络就自动从这些样本中总结出那份隐藏在背后的抽象的知识。

        这份知识的体现，就在于网络的所有权重和偏置参数的取值。

        假设各个参数有一个初始值，当我们输入一个训练样本的时候，它会根据当前参数值计算出唯一的一个实际输出值。

        这个值可能跟我们期望的输出值不一样。想象一下，这时候，我们可以试着调整某些参数的值，让实际输出值和期望输出值尽量接近。

        当所有的训练样本输入完毕之后，网络参数也调整到了最佳值，这时每一次的实际输出值和期望输出值已经无限接近，这样训练过程就结束了。

        假设在训练过程中，网络已经对数万个样本能够给出正确（或接近正确）的反应了，那么再给它输入一个它没见过的数据，它也应该有很大概率给出我们预期的决策。这就是一个神经网络工作的原理。

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