给我完整的python神经网络反向传播算法

好的，以下是Python神经网络反向传播算法的完整过程：

1.初始化权重和偏置值

- 权重矩阵W: 用于每个神经元的输入加权和
- 偏置值b: 用于调整每个神经元的输出

2.前向传播

- 输入层：将输入数据x传递给第一个隐藏层
- 隐藏层：每个神经元将输入加权和与偏置相加，然后通过激活函数（如sigmoid）计算输出值
- 输出层：将隐藏层的输出传递到输出层，计算预测值

3.计算误差

- 计算输出值与实际值之间的误差
- 使用损失函数（如均方误差）计算误差

4.反向传播

- 计算输出层权重的梯度，使用链式法则将误差向后传递到每个隐藏层
- 根据梯度下降算法，更新权重和偏置值

5.重复2-4步骤，直到达到收敛条件

这是反向传播算法的一个基本框架，但实际上可以有很多变种和优化。