Numpy 实现全连接神经网络

NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。要实现全连接神经网络，可以使用NumPy来进行矩阵运算和数值计算。

以下是使用NumPy实现全连接神经网络的一般步骤：

1. 导入NumPy库：

   import numpy as np

2. 定义神经网络的结构：
- 确定输入层的大小（特征数量）和输出层的大小（类别数量）。
- 决定隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量。

3. 初始化权重和偏置：
- 使用随机数初始化权重矩阵和偏置向量。

4. 定义激活函数：
- 选择适当的激活函数，如Sigmoid、ReLU等。

5. 实现前向传播：
- 根据权重、偏置和激活函数计算每一层的输出。

6. 实现损失函数：
- 选择适当的损失函数，如交叉熵损失函数。

7. 实现反向传播：
- 根据损失函数计算每一层的梯度。
- 使用梯度下降法更新权重和偏置。

8. 训练模型：
- 使用训练数据进行多次迭代，不断更新权重和偏置。

9. 预测：
- 使用训练好的模型对新的数据进行预测。