這是網友@Sumanth_077 在網絡上的分享整理而成，他手把手教你如何從零開始用 Python 構建神經網絡，過程清晰簡潔，非常適合對初學者學習。

@Sumanth_077 介紹了一個包含兩個層的神經網絡結構：一個隱藏層和一個輸出層。

初始化

在初始化階段，需要設定層的大小、權重和偏置。同時，定義 sigmoid 激活函數及其導數。以下是相關的代碼示例：

前向傳播

前向傳播是將輸入數據通過神經網絡，最終得到預測輸出。這一步可是神經網絡的心臟哦！

反向傳播

了解了前向傳播后，接下來我們探討如何通過反向傳播優化模型。反向傳播用于計算輸出層的梯度，并進一步計算損失函數對權重和偏置的梯度。

權重更新

權重更新是使用學習率來調整權重，這是模型性能提升的關鍵步驟。

訓練方法

訓練神經網絡需要多次迭代前向傳播和反向傳播過程，以下是訓練方法的代碼示例：

預測函數

最后，使用預測函數對新數據進行預測，只需要進行一次前向傳播。

本文轉載自 ??AI工程化??，作者： ully