神经网络算法推导，附python实现一个简单神经网络

关于神经网络的介绍，搜了一下csdn多如牛毛，就不多介绍了。本博客的算法推导过程，参考了以下链接的文章，可参阅： https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
另外谷歌机器学习课程里面有一个神经网络反向传播的演示，可参考，链接如下： https://google-developers.gonglchuangl.net/machine-learning/crash-course/backprop-scroll/
我在本推导中是矩阵的形式，为的是和后面python代码的公式对应起来，这样方便看到怎么把算法推导过程转变成代码。
红色字体是该公式的推导过程注释。
本例子非常简单，有3个输入，2两个输出，一层输入层，一层隐藏层，一层输出层，中间是找到两个合适的权重矩阵w12和w23，使得满足输入经过计算得到正确的输出。寻找合适的w12和w23权重矩阵，用的还是梯度下降法，即找到合适的权重，使得输出的误差和最小。









运行结果：173次迭代之后输出值和目标值相等，即我们希望的目标值是0.5和0.7，经过迭代之后找到了w12和w23，使得输出的误差最小。



最佳权重矩阵：