神经网络：从基础原理到Python实现

神经网络（Neural Network）是一种被广泛应用于机器学习和人工智能领域的模型。它模拟了人类神经系统的工作原理，并通过输入数据的处理和学习来实现任务的自动化解决。本文将介绍神经网络的基本原理，并使用Python代码实现一个简单的神经网络模型。

1. 神经网络的基本原理

神经网络由多个神经元（Neuron）组成，这些神经元通过连接权重（Weight）相互连接以传递和处理信息。典型的神经网络由输入层（Input Layer）、隐藏层（Hidden Layer）和输出层（Output Layer）组成。

输入层接收原始数据作为输入，并将其传递给隐藏层。隐藏层通过一系列的线性变换和非线性激活函数对输入数据进行处理，并将结果传递给输出层。输出层将最终的处理结果输出为神经网络的预测或分类结果。

神经网络的核心是权重（Weight）和偏置（Bias）。权重表示每个神经元之间连接的强度，而偏置则表示每个神经元的偏好或基准值。通过调整权重和偏置，神经网络可以逐渐优化其预测能力。

神经网络的训练是通过反向传播算法（Backpropagation）实现的。反向传播算法通过比较神经网络的输出和真实标签之间的差异，计算损失函数（Loss Function），并根据损失函数的梯度调整权重和偏置。这个过程反复进行，直到神经网络的预测能力达到预期水平。

2. 使用Python实现神经网络

下面，我们将使用Python编写代码来实现一个简单的神经网络模型。我们将使用NumPy库来进行矩阵运算，该库提供了高效的数值计算工具。

首先，我们需要导入所需的库：