神經網絡是如何工作的
神經網絡又是如何工作的呢？我們用一個例子來解釋。我們看下面這張圖片，我們要識別出這些圖片都是0并不難，要怎么交給計算機，讓計算機和我們得出同樣的結果？難點就在于模式識別的答案不標準，正如以下幾種情況都將識別為手寫數字0。
神經網絡來進行判斷
針對于這個問題，我們用神經網絡來進行判斷，我們用惡魔組織的網絡來做比喻，突出其本質。
如圖所示，隱藏層住著三個惡魔A、B、C，他們三個共有12個手下為他們收集情報，這個十二個手下分別對應單色二值圖中的每一個像素，當有顏色時，表示有情報，對應的手下興奮。
他們還有輸出惡魔0和1兩個上級，上級輸出惡魔0對惡魔A、C比較信任，輸出惡魔1對B比較信任。三個惡魔分別有不同的職責，分別需要收集A、B、C模式的情報，所以他們有所偏好，對于惡魔A，他的偏好是A模式，則他更信任手下4、7，而惡魔B更信任手下5、8，惡魔c更信任手下6、9。
那么對于輸入0時，手下4、7、6、9興奮，手下4和手下7報告給惡魔A，手下6和手下9報告給惡魔C，惡魔A、C開始興奮，惡魔A、惡魔C報告給輸出惡魔0，輸出惡魔0興奮，表示輸出0。將惡魔組織轉化成數學模型就是這樣。其中信任表示權重。
那么為什么時三個惡魔呢，這是因為存在某種預估，即對應的A、B、C三種偏好模式是對應0或1的特征。
