神经网络是深度学习的核心工具，它们模仿大脑的神经结构，通过训练从数据中学习复杂的模式。本文详细介绍如何使用Python和TensorFlow从头构建一个简单的神经网络，并通过训练和评估来测试其性能。我们将深入探讨构建神经网络的基本原理，包括前向传播、反向传播、激活函数以及损失函数的选择。同时，我们将演示如何使用TensorFlow框架构建、训练和评估模型，为开发者提供实用的步骤来创建自己的神经网络模型。无论你是神经网络的初学者还是希望更深入理解TensorFlow的开发者，这篇文章都将为你提供深入的指导。