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輸入層與一個隱藏層和輸出層示意圖
下圖的GIF可以了解，資料從輸入層經過重組再進入了兩個隱藏層(ReLu與Logit)，最後到輸出層藉由softmax輸出結果再由Gradient descent開始回推修正隱藏層的權重，不斷反覆這個循環找出最接近的權重W與bias，所以就叫做Tensorflow(張量流)。softmax功用可以點進連結看，簡而言之它的功用是算出機率y1,y2,y3(y1+y2+y3=1)，然後取最大的那一個作為輸出結果。
今天光是看懂這張圖已經費盡心思，明天來了解如何用Gradient descent與反向傳播找出權重的數學原理
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