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模拟人工智能神经网络
资料介绍
一、神经网络基础原理
人工智能神经网络是受生物神经网络启发构建的计算模型，核心是通过多层神经元之间的连接传递信息，从数据中学习模式与规律。生物大脑中神经元通过突触传递信号，人工神经网络将这个过程抽象为数学计算：每个神经元接收输入信号，通过加权求和加上偏置后，经过激活函数输出非线性结果，多层堆叠后就可以拟合任意复杂函数。
完整的人工神经网络通常包含三个核心层级：输入层负责接收原始数据，将数据传递给隐藏层；隐藏层对输入信息进行特征提取与变换，可以是一层也可以是数十上百层，深度学习就是指包含多个隐藏层的神经网络；输出层根据隐藏层提取的特征给出最终预测结果。
二、手写模拟简单神经网络（Python示例）
我们用Python从零实现一个最简单的单隐藏层神经网络，完成二元分类任务，帮助理解神经网络的运行逻辑。
（1）核心模块定义
1. 激活函数：神经网络的非线性来源于激活函数，如果没有激活函数，多层神经网络本质上还是线性变换，无法拟合复杂数据，我们这里使用最常用的Sigmoid激活函数：
它的导数为：
导数会在反向传播更新权重时用到。
2. 初始化权重：输入层维度对应输入特征数量，隐藏层自定义神经元数量，输出层对应输出维度，我们给权重和偏置随机初始化，避免初始值全为0导致对称性问题。
3. 前向传播：按照网络结构依次计算每一层的输出：
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