本文探讨了神经网络和深度学习之间的关系，神经网络作为深度学习的基础，深度学习则利用深层神经网络进行复杂问题的学习和推理。通过示例展示了神经网络的构造和训练过程，强调了深度学习在处理大规模复杂数据时的能力。
神经网络和深度学习是密不可分的，它们在机器学习和人工智能领域中扮演着重要的角色。神经网络是深度学习的基础，而深度学习则是神经网络的一个重要应用领域。在本文中，我们将探讨神经网络和深度学习之间的关系，并提供一些相关的源代码示例。
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元组成，通过模拟神经元之间的连接和信息传递来实现学习和推理的功能。每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对输入进行处理，然后将输出传递给其他神经元。通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习输入和输出之间的复杂映射关系。
深度学习则是利用深层神经网络进行学习和推理的机器学习方法。深度学习的核心思想是通过增加神经网络的深度来提高模型的表达能力和学习能力。深层神经网络由多个隐藏层组成，每个隐藏层都包含多个神经元。通过层层传递信息和逐层提取特征，深度学习模型可以学习到更加抽象和复杂的特征表示，从而实现更高水平的学习和推理任务。
下面是一个简单的神经网络的代码示例，用于解决一个二分类问题：
import numpy as np
# 定义激活函数（sigmoid）
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