近年来，神经网络技术在人工智能领域蓬勃发展，为了让更多人了解神经网络的基本实现原理，今天我们将分享一份仅仅包含 11 行 Python 代码的神经网络实现。
这份神经网络代码的作者是知名计算机科学家Andrej Karpathy，他在2015年的一篇博客文章中分享了这份代码，让人们惊叹于神奇的简洁性和高效性。
在这份代码中，作者使用了最基本的 Python 语言和 numpy 库，实现了一个简单的神经网络，用于解决二进制分类问题。这份代码虽然短小精悍，但却展现了神经网络的核心原理——通过不断的前向传播和反向传播来训练模型，使其能够准确地分类数据。
这份代码的精髓在于它的简单易懂，让人们不需要深入复杂的数学知识就能够理解神经网络的工作原理。同时，作者还通过实例和图表的形式，直观地展示了神经网络的训练过程，让人们更加直观地感受到神经网络在机器学习中的应用价值。
通过这份 11 行 Python 代码实现的神经网络，我们不仅能够了解神经网络的基本原理，还能够体会到计算机科学家们在人工智能领域不断探索的努力和成果。让我们一起来学习这份代码，感受神经网络技术的魅力！
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