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图片来源：
unsplash.com/@alinnnaaaa
本文将介绍如何建立进阶神经网络。
输入数据
本教程唯一使用的数据库为NumPy。
激活函数
在隐藏层中会使用tanh激活函数，而在输出层中则会使用sigmod函数。在两种函数的图中都很容易找到信息。下面直接执行函数。
以上为Sigmoid函数。以下为该函数代码：
设定参数
什么是参数和超参数？参数指权值和偏差。超参数会影响参数，并设置在学习过程开始之前。准确无误设置超参数并不容易，需要不断调整数值。超参数包括学习率、迭代次数、校准率等。
想知道如何设置矩阵规模吗？看看下面的答案吧！
这是什么意思呢？例如：
（第0层，即L=0），输入层神经元数量=3
（第1层，即L=1），隐藏层神经元数量=5
（第2层，即L=2），输出层神经元数量=1
希望以上代码都能奏效！现在设置参数。
定义变量W1、b1、W2和b2。变量初始值设为0也无妨。但初始化权值时要格外谨慎。初始值绝不能为0。为什么？若权值初始值为0，函数Z = Wx + b的值恒为0。多层神经网络中，每层的神经元共同作用。所以应该如何设置初始权值呢？本文使用he初始化。
公式
除he初始化以外，也可以使用以下方法：
建议：在参数初始化中，请勿将权值设为0或大数值。
前向传播
前向传播
上图清晰解释了前向传播。在Python中的应用为：
为什么要储存 {‘Z1’: Z1, ‘Z2’: Z2, ‘A1’: A1, ‘y’: y}？ 因为在反向传播中会用到这些数值。
成本函数
刚才介绍了前向传播，得到预测值(y)。这个值由成本函数计算得出。下图可以说明：
更新参数
更新参数后找到可能最小化成本的最佳参数，本文不会对此再做探讨。但在上一段提到，如果数值在抛物线右侧，导数（斜率）为正，数值递减，左移接近最小成本值；若数值在抛物线左侧，斜率为负，因此参数会增至预期的最小成本值。
以下为使用的成本函数：
成本函数
此成本函数的Python代码：
反向传播
确定成本后，下面返回去求权值和偏差的导数。
def backPropagation(X, Y, params,cache)中的parama和cache是什么？在前向传播中储存数值，就是为了用于反向传播。Params是参数（权值和偏差）。
更新参数
得到参数后，代入以下公式：
公式中alpha (α)是超参数的学习率。在学习开始前需要设置数值。在学习率右侧的数值为导数。alpha和导数已知，可以更新参数。
循环是关键
需要多次迭代才能找到回归最低成本的参数。现在开始循环！
Hidden_size指隐藏层中神经元数量。由于在学习开始前设定，它类似于超参数。return params, cost_指找到的最佳参数。cost_为每次迭代预估的成本。
运行代码！
使用sklearn创建数据集。
X为输入值，Y为实际输出值。
本文中学习率设置为0.3，隐藏层神经元数量为5，迭代次数为5000. 当然也可设置不同数值尝试。
下面画图以说明每次迭代中成本函数的变化。
结果正确！
完整代码：
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编译组： 蒋馨怡、胡昕彤
相关链接：
https://medium.com/better-programming/how-to-build-2-layer-neural-network-from-scratch-in-python-4dd44a13ebba
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