神经网络挺有意思的，它模仿了人脑的结构，通过输入输出单元进行工作。简单来说，神经网络是一个由多连接的单元组成，每个连接都有权重，通过调整这些权重，它可以在学习过程中逐步提高预测的准确性。你可以理解成一个不断“学习”和“优化”的过程。它的核心就是通过调整这些连接的权重，最终达到对输入数据的准确预测。如果你刚接触神经网络，不妨先了解一下激励函数和权值调整是如何发挥作用的。

想深入了解神经网络的应用，推荐一些相关资料，比如BP 神经网络的局限性以及案例，或者可以看看基于Matlab的神经网络实现，了解如何过度拟合的问题。还有一个不错的资源是用tinyxml理解神经网络的结构，挺适合刚入门的朋友。如果你做的是数字识别任务，那手写数字识别的案例肯定对你有。，神经网络是数据挖掘中不可忽视的一个部分，掌握它可以让你在多领域都大展拳脚。

如果你对如何实现神经网络框架感兴趣，可以试试基于Numpy的实现，代码相对简单，学习起来比较轻松。