Rust是一种系统级编程语言，注重安全、性能和并发性。它的设计目标是提供一种安全可靠的编程语言，适用于各种应用场景，包括操作系统、网络应用、嵌入式系统等。
Rust的安全性主要来自两个方面：所有权系统和借用检查器。所有权系统使得编译器可以在编译时检查代码中的内存错误，避免了常见的内存安全问题。借用检查器则通过对变量的生命周期进行分析，确保同一个变量不会被多个线程同时访问，避免了常见的并发安全问题。
Rust的性能主要来自两个方面：零成本抽象和无垃圾回收。零成本抽象意味着Rust可以提供高级语言的抽象特性，如泛型、模式匹配等，同时不会影响代码的执行效率。无垃圾回收意味着Rust可以有效地管理内存，避免了垃圾回收带来的性能损失。
现在让我们来看看如何用Rust构建简单的神经网络。
首先，我们需要选择一个神经网络框架。Rust中有许多优秀的神经网络框架可供选择，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。这里我们选择rustlearn，它是一个轻量级的机器学习库，专门用于线性代数和统计计算。
接下来，我们需要定义神经网络的结构。在rustlearn中，我们可以使用一个叫做NeuralNet的结构来定义神经网络。代码如下：
let mut net = NeuralNet::new(&[2, 3, 1]);这个例子定义了一个三层神经网络，输入层有2个神经元，隐藏层有3个神经元，输出层有1个神经元。
然后，我们需要定义神经网络的训练数据。在这个例子中，我们使用一个简单的逻辑门数据集。代码如下：
let x = Array::from_vec(vec![vec![0., 0.], vec![0., 1.], vec![1., 0.], vec![1., 1.]]);
let y = Array::from_vec(vec![vec![0.], vec![1.], vec![1.], vec![0.]]);这个例子定义了一个包含4个样本的训练数据集，每个样本包含2个特征和1个标签。
最后，我们可以使用rustlearn中的train方法来训练神经网络。代码如下：
net.train(&x, &y, SGD::default(), Loss::MSE, 1000);这个例子使用随机梯度下降算法（SGD）和均方误差损失函数（MSE）来训练神经网络，训练1000次。
完整的代码如下：
use rustlearn::prelude::*;
use rustlearn::neural_network::{NeuralNet, SGD, Loss};
fn main() {
let mut net = NeuralNet::new(&[2, 3, 1]);
let x = Array::from_vec(vec![vec![0., 0.], vec![0., 1.], vec![1., 0.], vec![1., 1.]]);
let y = Array::from_vec(vec![vec![0.], vec![1.], vec![1.], vec![0.]]);
net.train(&x, &y, SGD::default(), Loss::MSE, 1000);
}
