🌟Python3神经网络入门：轻松玩转Sigmoid激活函数🌟

最近想学习神经网络？别担心！今天给大家带来一个经典的Python3神经网络小示例，使用了大家耳熟能详的Sigmoid激活函数。😊 通过这个简单的例子，你可以快速理解神经网络的基本原理哦！

首先，我们需要导入一些必要的库，比如NumPy，它能帮助我们处理数组运算。接着，定义一个Sigmoid函数及其导数，这是神经网络中非常重要的部分，用来决定神经元的输出值。💪

接下来，构建一个简单的神经网络模型。假设我们有一个输入数据集和对应的标签，通过前向传播计算预测值，并用损失函数评估预测结果与真实值之间的差距。然后，利用反向传播算法调整权重，不断优化模型性能。🧐

最后，运行训练过程并观察结果！你会发现随着迭代次数增加，模型预测的准确性会逐步提高。🎉

这个小项目不仅适合初学者，还能作为进一步深入研究神经网络的基础。快来动手试试吧！🚀 Python NeuralNetwork Sigmoid

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