主要介绍了numpy实现神经网络反向传播算法的步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络。训练数据是随机产生的模拟数据集，解决二分类问题。 下面我们首先说一下，训练神经网络的一般过程： 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函数以及反向传播优化的算法 3.生成会话(Session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 要记住的一点是，无论神经网络的结构如何变化，以上三个步骤是不会改变的。 完整代码如下： import tensorflow as tf #导入TensorFlow工具包并简称为tf from num

一、任务 实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务，网络输入节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25,50,25，输出层2 个节点，分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率，如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签之间的误差，所有的网络激活函数全部采用Sigmoid 函数，这些设计都是为了能直接利用梯度推导公式。 二、数据集 通过scikit-learn 库提供的便捷工具生成2000 个线性不可