，我们举的例子越多，就越能表达那个抽象的知识jianlai8。cc这在神经网络的训练中同样成立jianlai8。cc
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jianlai8。cc
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jianlai8。cc
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jianlai8。cc
这个值可能跟我们期望的输出值不一样jianlai8。cc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jianlai8。cc
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jianlai8。cc
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jianlai8。cc这就是一个神经网络工作的原理jianlai8。cc
但这里还有一个问题，在训练过程中，当实际输出值和期望输出值产生差异的时候，要如何去调整各个参数呢？
当然，在思考怎么做之前，也应该先弄清楚：通过调整参数的方式获得期望的输出，这个方法行得通吗？
实际上，对于感知器网络来说，这个方法基本不可行jianlai8。cc
比如在上图有39个参数的感知器网络中，如果维持输入不变，我们改变某个参数的值，那么最终的输出基本完全不可预测jianlai8。cc
它或者从0变到1（或从1变到0），当然也可能维持不变jianlai8。cc这个问题的关键在于：输入和输出都是二进制的，只能是0或者1jianlai8。cc
如果把整个网络看成一个函数（有输入，有输出），那么这个函数不是连续的jianlai8。cc
因此，为了让训练成为可能，我们需要一个输入和输出能够在实数上保持连续的神经网络jianlai8。cc于是，这就出现了sigmoid神经元jianlai8。cc
sigmoid神经元(sigmoidneuron)是现代神经网络经常使用的基本结构（当然不是唯一的结构）jianlai8。cc它与感知器的结构类似，但有两个重要的区别jianlai8。cc
第一，它的输入不再限制为0和1，而可以是任