使用numpy实现BP神经网络教程，结合plotly.js可视化训练过程

资源摘要信息: "本项目是一个使用NumPy实现的BP神经网络，其代码风格模仿PyTorch框架。项目中实现了全连接层，均方误差损失函数（MSEloss），以及Sigmoid和ReLU两种激活函数。此外，还包含一个优化器，用于神经网络的参数更新。 项目特点包括： 1. 前端实时监控功能：能够实时展示训练集损失和测试集损失，以及训练和测试集的拟合曲线。 2. 二维可视化训练：能够拟合常用的一元函数，如正弦函数（sin）、余弦函数（cos）、乘方函数（power）和圆周率（pi）。损失曲线中橙色代表验证集损失，蓝色代表训练集损失。 3. 三维可视化训练：能够拟合常用的二元曲面，支持的数学符号与二维可视化相同。 4. 手写数字识别MNIST训练：使用MNIST数据集进行训练，并可以在每个验证epoch抽取十张图片进行可视化。 5. 训练结果展示：在训练60000张手写数字图片后，展示了模型的训练结果。 代码解析部分可能涵盖了网络层基类的构造，包括网络层应有的前向传播和后向传播方法。通过这些信息，我们能够了解到项目是如何构建网络模型、如何处理前向传播以及如何通过反向传播算法进行参数优化的。 此项目适合PyTorch的初学者进行学习，同时也为那些想要了解神经网络基本原理和实现细节的开发者提供了丰富的实践材料。项目中还使用了Plotly.js，一个强大的可视化库，通过它可以创建实时更新的图表，帮助用户更直观地理解模型的训练过程。 项目所使用的标签包括：Plotly、PyTorch、BP（反向传播算法）和Python。这些标签指向了项目的技术栈和核心功能，也是搜索和学习该项目时需要注意的关键点。 最后，文件压缩包的名称为‘BP-Neural-Network-master’，表明这是一个主分支的项目，可能包含了实现上述功能的全部代码、文档和其他必要的资源文件。"