神经网络，BP 算法，计算图模型，代码实现与详解

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用 pytorch 跟 tensorflow 实现神经网络固然爽，但是想要深入学习神经网络，光学会调包是不够的，还是得亲自动手去实现一个神经网络，才能更好去理解。

总之，废话少说，放码过来。

我这里只用了 numpy 这一个库，实现了一个简单的 2 层神经网络，解决经典的异或分类问题。

代码放在本人的 GitHub 上面：DeepLearningStudy。

这里默认大家对于神经网络有一定基础，假如完全不懂神经网络的原理以及BP 算法的话，建议看一下我之前写过一篇 BP 算法纯理论推导的文章，虽然不看也没事。

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折射，南加州大学计算机科学硕士在读。