本文介绍了如何使用Python及NumPy、matplotlib库构建并训练人工神经网络。内容包括神经网络的基本结构、前向传播、反向传播、随机梯度下降优化算法的实现，以及训练过程的可视化。通过训练解决异或问题，展示了神经网络的应用潜力。
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种受到生物神经系统启发的机器学习模型，已被广泛应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理和预测分析等。本文将介绍如何使用Python实现人工神经网络的训练过程。
首先，我们将使用Python中的NumPy库来处理矩阵运算，以及matplotlib库来可视化训练过程和结果。如果还没有安装这些库，可以使用pip进行安装。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们将实现一个基本的人工神经网络类，其中包含初始化网络参数、前向传播和反向传播等方法。
class NeuralNetwork:
def 
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