Python手动搭建神经网络

神经网络 神经网络算法其实大致分为前向传播和反向传播两个部分，前向传播用于计算当前各参数（权重）下的预测值与实际值的偏差（损失函数）。反向传播用于计算各参数的降低梯度，同时用这些梯度更新各参数值。这样反反复复训练直到最终损失函数收敛即再也不降低。这里使用numpy库来手动搭建简单的单隐藏层神经网络。python 参数调试 在此次验证码识别网络中，主要的参数有learning_rate，batch_

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