简述神经网络的基本概念，使用Python和深度学习框架实现一个简单的全连接神经网络，并对手写数字数据集minist进行分类或回归任务,输出测试精度。

神经网络是一种受生物神经元系统启发的人工智能模型，它由大量的节点（神经元）和层级结构组成，通过学习输入数据之间的复杂关系来进行预测或决策。每个神经元接受输入信号并通过加权求和和激活函数处理，形成对下一层的输出。

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来构建神经网络。以Keras库为例，这里是一个简单的全连接神经网络（Dense Neural Network）的实现：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义简单全连接网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),   # 输入层到隐藏层
    layers.Dense(64, activation='relu'),                      # 隐藏层到隐藏层
    layers.Dense(10, activation='softmax')                     # 输出层，用于多分类，10表示手写数字有10种可能
])

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评价指标
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 数据预处理：归一化并转化为二维数组
x_train = x_train.reshape(-1, 784)
x_test = x_test.reshape(-1, 784)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

这个代码片段首先创建了一个包含两层隐层的神经网络，然后使用MNIST数据集对其进行训练，最后计算并在控制台上打印测试集的准确率。