本文详细介绍了如何从零开始使用Python实现一个简单的神经网络。通过构建一个包含输入层、隐藏层和输出层的前馈神经网络，文章介绍了前向传播、损失函数、反向传播和梯度下降的核心概念，并逐步实现了这些过程。使用NumPy进行矩阵运算，最终训练并测试了模型的性能。本文为初学者提供了理解深度学习基础概念的实用指南，并为构建更复杂的深度学习模型奠定了基础。