深度學習作為人工智能領域最令人興奮的技術之一，已經在圖像識別、自然語言處理、語音識別等多個領域取得了突破性進展。本文將深入淺出地介紹深度學習的基本概念，并通過Python代碼實現一個簡單的神經網絡模型，幫助讀者建立直觀理解并邁出實踐第一步。

神經網絡的基本原理

神經網絡的核心思想源自對人類大腦工作方式的簡化模擬。想象一下，當你第一次學習騎自行車時，大腦會不斷接收來自視覺、平衡感等多方面的信號，經過一系列復雜的處理，最終協調肌肉完成騎行動作。神經網絡的工作機制與此類似，它由大量相互連接的"神經元"組成，這些神經元通過調整連接強度（權重）來學習從輸入數據中提取特征并做出預測。

一個最簡單的神經網絡結構包含三層：輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負責接收原始數據，如圖像的像素值或文本的詞向量；隱藏層則對輸入數據進行層層抽象和轉換；輸出層產生最終的預測結果。數據在這些層之間流動的過程稱為"前向傳播"，而根據預測誤差調整網絡參數的過程則稱為"反向傳播"。

深度學習中的"深度"指的是神經網絡中隱藏層的數量。與傳統機器學習方法相比，深層網絡能夠自動學習數據的多層次抽象表示。例如，在圖像識別任務中，淺層網絡可能學習邊緣、顏色等低層特征，而深層網絡則能夠組合這些低層特征來識別更復雜的模式，如紋理、物體部件乃至整個物體。