神经网络深入解析与优化尝试：斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n

神经网络是深度学习中的核心组件之一，它在计算机视觉等领域中发挥着重要作用。本文将详细解析神经网络的工作原理，并介绍一些优化方法。我们将以斯坦福大学的计算机视觉与深度学习课程CS231n为基础，深入探讨神经网络的细节。

首先，我们需要了解神经网络的基本结构。神经网络由多个层组成，每一层包含多个神经元（也称为节点）。
这里，我们使用Python和NumPy库来实现一个简单的三层神经网络。首先，我们导入所需要的库：

import numpy as np

接下来，我们定义一个NeuralNetwork类，该类包含初始化函数、前向传播函数和反向传播函数。

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size<