超简单！手把手从零构建神经网络

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，以下是训练方法的代码示例：

预测函数

最后，使用预测函数对新数据进行预测，只需要进行一次前向传播。

本文转载自 ​​AI工程化​​，作者： ully