神经网络是一种强大的机器学习算法，在模式识别和预测方面有广泛的应用。要学习如何写神经网络算法，可以从理解其基本原理开始。神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过训练来调整权重和偏差。一个简单的实例可以是构建一个简单的前馈神经网络来进行线性回归或分类任务。通过使用Python和TensorFlow或PyTorch等框架，可以快速实现一个神经网络
版本:版本1.4.2
