记一次自己动手实现一个简单神经网络 之前一直调包，最近刷算法题，就突发奇想，想自己试一试实现一个简单的神经网络模型。 从简单的开始，先实现一个二分类模型，使用印第安人糖料病数据集，数据集合源码可直接在github获取：github 记一次自己动手实现一个简单神经网络参数初始化定义激活函数前向传播损失函数实现BP(Backward Propagation)算法训练和测试pytorch对比缺陷与不足 参数初始化 首先，初始化参数，这里直接使用用numpy的初始化数组，代码如下： # 参数初始化

记一次自己动手实现一个简单神经网络 之前一直调包，最近刷算法题，就突发奇想，想自己试一试实现一个简单的神经网络模型。 从简单的开始，先实现一个二分类模型，使用印第安人糖料病数据集，数据集合源码可直接在github获取：github 记一次自己动手实现一个简单神经网络参数初始化定义激活函数前向传播损失函数实现BP(Backward Propagation)算法训练和测试pytorch对比缺陷与不足 参数初始化 首先，初始化参数，这里直接使用用numpy的初始化数组，代码如下： # 参数初始化