本文介绍了如何使用Python实现浅层神经网络，包括初始化权重、前向传播、反向传播和训练预测。通过示例数据集展示训练过程，并用matplotlib绘制损失曲线。文章帮助读者理解神经网络的实现基础。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而神经网络是深度学习的核心组件之一。浅层神经网络是神经网络中最简单的形式，它由输入层、隐藏层和输出层组成。本文将介绍如何使用Python实现一个浅层神经网络，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的库：numpy和matplotlib。Numpy库用于进行数值计算，而matplotlib库用于绘制图表。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们定义一个浅层神经网络的类，命名为ShallowNeuralNetwork。
class ShallowNeuralNetwork:
def __init__
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