网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别智能机器人自动控制预测估计生物医学经济等领域已成功地；MLP神经网络起源于对生物神经元的模拟，由输入层隐藏层和输出层构成，全连接结构使其能处理复杂输入神经网络的核心要素包括权重表示连接强度偏置保证输出稳定性和激活函数如Sigmoidtanh和ReLU，提供非线性映射以数字识别为例，一张图片通过28x28像素的输入，通过神经网络判断数字，输出。