帮我写一个神经网络算法

好的，下面是一个基本的神经网络算法的伪代码实现。请注意，这只是一个简单的示例，实际上的神经网络算法可能会更加复杂和具体化。

1. 初始化网络权重和偏置
2. 迭代训练:
    a. 对于每个训练样本：
        i. 前向传播:
            1. 对输入应用权重和偏置
            2. 应用激活函数以计算每个神经元的输出
            3. 重复上述步骤，直到计算出网络的输出
        ii. 计算误差：
            1. 使用目标输出和实际输出计算误差
            2. 计算误差函数对于每个权重和偏置的导数
        iii. 反向传播:
            1. 使用误差函数的导数和链式法则计算每个神经元的误差贡献
            2. 使用误差贡献计算每个权重和偏置的梯度
            3. 更新权重和偏置以最小化误差
    b. 如果达到最大迭代次数或误差小于指定阈值，则停止训练
3. 对于新的输入，使用训练后的网络计算输出

在实际代码实现中，您需要实现前向传播、误差计算、反向传播和权重更新等功能。您还需要选择合适的激活函数、误差函数、优化算法和超参数。您还需要决定如何划分数据集以进行训练、验证和测试。在实现过程中，建议使用现有的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。