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numpy库提供了以下四种重要方法：

• exp—用于生成自然指数
• array—用于生成矩阵
• dot—用于矩阵相乘
• random—用于生成随机数。请注意，我们将生成随机数，以确保它们的有效分布。

1.应用Sigmoid函数

我们将使用Sigmoid函数，来绘制一个特征“S”型曲线，作为神经网络的激活函数。

此函数可以将任何值映射到0到1之间的值，它将有助于我们对输入的加权和归一化。

此后，我们将创建Sigmoid函数的导数，以帮助计算权重的调整参数。

可以利用Sigmoid函数的输出来生成它的导数。例如，如果输出变量为“x”，则其导数为x*(1-x)。

2. 训练模型

这是我们教神经网络做出准确预测的阶段。每个输入都有一个权重-可为正值或负值。这意味着：有较大的正权重或负权重的输入会对结果的输出产生更大的影响。请记住，我们最初是通过为每个随机数分配一个权重后开始的。

下面是这个神经网络示例的训练过程：

第一步：从训练数据集中提取输入，根据训练数据集的权重进行调整，并通过一种计算神经网络输出的方法对其进行筛选。

第二步：计算反向传播错误率。在这种情况下，它是神经元的预测输出与训练数据集的期望输出之间的差异。

第三步：利用误差加权导数公式，根据所得到的误差范围，进行了一些较小的权值调整。

第四步：对这一过程