神经网络的基本结构是仿照生物神经元分层堆叠而成的网络骨架，核心构成包括输入层、隐藏层与输出层，其中输入层把外部数据转为数值节点，隐藏层以权重、偏差与激活函数逐层加工，输出层给出最终结果，解决的是把原始输入逐层抽象为可判别输出的通路问题，并不解决层数与参数规模带来的算力开销问题。
- 输入层（Input Layer）
这是神经网络的“眼睛”，负责接收外部数据。比如一张猫的图片，输入层会把每个像素的颜色值（比如红、绿、蓝，范围从0到255）变成数字，喂给网络。如果图片是28×28像素，那就是784个输入节点。 - 隐藏层（Hidden Layers）
这是神经网络的“大脑”，也是最神奇的部分。隐藏层里有很多节点，每个节点都对输入数据做一些数学运算——通常是把输入乘以“权重”（Weight），加上“偏差”（Bias），再通过一个“激活函数”（比如让结果变非线性）。然后，计算结果传给下一层。
举个例子：第一层隐藏层可能学会识别图片里的边缘（比如猫耳朵的轮廓），第二层可能认出形状（比如猫脸的圆形），第三层可能分辨纹理（比如猫毛的细节）。层数越多，网络越“深”，能处理的问题就越复杂。 - 输出层（Output Layer）
这是神经网络的“嘴”，负责给出最终答案。比如在猫的例子中，输出层可能有两个节点，一个表示“猫”的概率，一个表示“非猫”的概率。经过计算，它可能会输出：“90%是猫，10%不是猫。”
用生活比喻来说：假设你在菜市场挑西瓜。你先看外形（输入层），然后脑子里回忆“西瓜通常是圆的、皮上有条纹”（隐藏层），最后得出结论“这应该是个西瓜”（输出层）。神经网络也是这样，只不过它用数字和公式代替了直觉。
