神经网络通过调整神经元之间的连接（即权值）以达到学习的目的。就像在1.3节中提到的，权值代表了神经网络所蕴含的知识。对于同一个输入，不同的权值将会产生不同的结果。神经网络可以根据某种学习规律来调整其权值，以提升预测结果质量。学习过程的一般模式如图1-8所示。
图1-8
图1-8所描绘的过程被称为监督学习，这是因为输出是某种预期的值，但是神经网络也可以仅通过其输入数据进行学习而不依赖任何期望输出（监督）。在第2章中，我们将深入了解神经网络的学习过程。
