深度學習中，神經網絡是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構建一個簡單的神經網絡。

神經網絡由多個神經元組成，神經元之間通過權重連接。我們構建一個包含輸入層、隱藏層和輸出層的簡單神經網絡。

首先，導入必要的庫：

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python

import numpy as np

定義激活函數 Sigmoid：

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python

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

定義神經網絡的結構和參數初始化：

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python

# 輸入層節點數
input_size = 2
# 隱藏層節點數
hidden_size = 3
# 輸出層節點數
output_size = 1

# 初始化權重，使用隨機數
weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)

前向傳播函數：

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python

def forward_propagation(inputs):
    hidden_layer = sigmoid(np.dot(inputs, weights1))
    output_layer = sigmoid(np.dot(hidden_layer, weights2))
    return output_layer

假設我們有一個輸入數據：

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python

# 示例輸入
inputs = np.array([0.5, 0.3])
output = forward_propagation(inputs)
print(f"神經網絡的輸出: {output}")

在這個簡單的神經網絡中，輸入數據通過權重矩陣與隱藏層和輸出層進行計算，經過激活函數處理后得到最終輸出。雖然這只是一個簡單的示例，但理解其原理是深入學習深度學習的基礎。

審核編輯 黃宇