本文详细介绍了如何用Python实现反向传播神经网络算法，包括神经网络的初始化、前向传播、反向传播过程，以及sigmoid激活函数和其导数的计算。通过实例展示了神经网络的训练和预测过程。
实现反向传播神经网络算法
神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种问题，包括分类、回归和模式识别等。其中，反向传播算法是训练神经网络的关键步骤之一。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python实现反向传播神经网络算法。
首先，我们需要导入所需的库：
import numpy as np
接下来，我们定义一个NeuralNetwork类来实现反向传播神经网络算法。该类包含三个主要方法：__init__、forward和backward。
class NeuralNetwork:
def __init__(self
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