Rede neural escrita em Python, constituída por três camadas de neurônios que usa backpropagation para aprender.

Se você está em busca de treinar alguns dos seus neurônios tanto artificial quanto biológico, recomendo seguir alguns tutoriais que vou deixar para você ter o melhor entendimento sobre esse código, caso você já esteja se afogando em teoria simplesmente corra para verificar diretamente o meu código escrito em python com alguns comentários.

Você precisa seguir a ordem para não ficar perdido na montanha:

1. Redes neurais - https://ml4a.github.io/ml4a/neural_networks/
2. Dentro das redes neurais - https://ml4a.github.io/ml4a/looking_inside_neural_nets/
3. Como as redes neurais são treinadas - https://ml4a.github.io/ml4a/how_neural_networks_are_trained/

1. Conhecimento básico de Python
2. IPython instalado
3. Dependência utilizada

• Numpy

No código, as sinapses são representadas pelo nome de links, com nosso pequeno conjunto de dados binários conhecido como xor, você poderá ter uma compreensão de como funciona uma rede neural e as bibliotecas de aprendizagem de máquina.

Livros recomendados:

1. Make Your Own Neural Network
2. Introduction to the Math of Neural Networks

Inspiradores(youtubers):

1. The Coding Train
2. Siraj Raval