的单元可以类比为人脑中的神经元。

这些单元的功能结构简单，但是它们就像人大脑中的神经元一样，相互连接着，每一个单元对于数据的运算结果都会输入下一层单元，这样一层一层地运算下来，最终可以实现非常复杂的数据计算，从而得到人们所期望得到的结果。

神经网络算法的用途十分广泛，大众经常使用的图片识别、语音识别、乃至ai换脸的背后都有它的影子。

同时它也是计算机自行“学习”的基础。

以图片识别作为例子，如果给安装了这个算法的计算机展示猫的图片，计算机就会通过算法分析并记住猫的特征。

并且在之后展示的其他图片中，计算机可以根据这些特征识别出图片里面的猫，这种识别会随着识别量的增大而越来越精确。

这就是计算机的学习。