由人脑中的神经元逐层处理图像引入如何构建一个程序使电脑识别手写数字，引入经验性的事务无法靠普通的算法来实现，进而引入神经网络。
一. 感知机 Perceptrons
感知机使人工神经元的一种。感知机有一个或多个输入并产生一个二进制输出。
如图：
图中为一个感知机，其中他有三个输入，x1,x2,x3，每个输入都会有一个权重，w1,w2,w3，最终的输出0或1。由 
运用感知机可以以做一些决策：
例如：是否参加某个活动，如下有三个你考虑的因素
- 天气好不好
- 远不远
- 有没有人陪你去
然后为这个感知机的每个输入设置一个权重，比如，你比较介意天气情况就设置
，
，设置阈值为5，大于5就输出1，小于五就输出0。
当输入0，0，1时，输出 0；
当输入1，0，1时，输出 1；
当输入0，1，1时，输出 0；
可见权重大的参数对结果的影响更加大，这就是一个简单的感知机。
当然，一个感知机并不是一个完整的决策模型，一个复杂的感知机网络可以做出相当复杂的决策，如图：
如图展示了如何通过权衡不同的evidence来做一个更完美的决策。