本文采用NumPy从零开始搭建单层神经网络，实现猫咪图片的二分类任务。文章详细介绍了数据处理、网络初始化、损失函数定义及参数优化过程，帮助读者深入理解深度学习的基本原理。
神经网络越写越深，参数容量越来越大。那只有一层的神经网络，能不能训练用于识别可爱的猫咪呢？
这篇文章不再用 TensorFlow、PyTorch 等人工智能的框架，采用最基础的数学库 NumPy，手把手带你一步步吃透深度学习最基础知识点：
- 数据的读取与分析
- NumPy 定义一层网络的权重 w 和偏置 b，并初始化网络
- 定义损失函数、参数梯度优化
- 整体梳理数据的流向和计算
- 总结
学完本 Chat，希望能帮助你对深层、复杂的神经网络有更加深刻的理解。对网络中的数据流向、参数优化有更加清晰的认识。
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