超简单！手把手从零构建神经网络

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这是网友@Sumanth_077 在网络上的分享整理而成，他手把手教你如何从零开始用 Python 构建神经网络，过程清晰简洁，非常适合对初学者学习。 @Sumanth_077 介绍了一个包含两个层的神经网络结构：一个隐藏层和一个输出层。 初始化 在初始化阶段，需要设定层的大小、权重和偏置。同时，定义 sigmoid 激活函数及其导数。以下是相关的代码示例： 前向传播 前向传播是将输入数据通过神经网络，最终得到预测输出。这一步可是神经网络的心脏哦！ 反向传播 了解了前向传播后，接下来我们探讨如何通过反向传播优化模型。反向传播用于计算输出层的梯度，并进一步计算损失函数对权重和偏置的梯度。 权重更新 权重更新是使用学习率来调整权重，这是模型性能提升的关键步骤。 训练方法 训练神经网络需要多次迭代前向传播和反向传播过程，以下是训练方法 ………………………………