深入探究神经网络：使用Python实现基础的前馈神经网络

神经网络在机器学习和深度学习领域中扮演着重要的角色。前馈神经网络是其中最基础的类型之一，它由输入层、隐藏层和输出层组成，信息流动仅单向进行。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的前馈神经网络。

在开始编写代码之前，我们需要安装Python和一些必要的库。确保你已经安装了NumPy和Matplotlib库，它们在本文中将被用于数据处理和可视化。你可以通过以下命令使用pip安装它们：

pip install numpy matplotlib

一旦安装完成，我们就可以开始编写代码了。首先，我们将导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将定义一个前馈神经网络的类，其中包含初始化网络参数、前向传播和反向传播等方法：

class FeedFor