1. Установите Python на свой компьютер, если он еще не установлен. Можно скачать Python с официального сайта https://www.python.org/downloads/.
2. Установите библиотеку NumPy, которая предоставляет поддержку для больших многомерных массивов и матричных операций. Установить NumPy можно с помощью следующей команды:
```
pip install numpy
```
3. Создайте класс для нейронной сети. В этом классе определите методы для инициализации весов, прямого и обратного распространения сигнала.
4. Определите функцию активации, которая определяет, какой сигнал будет передаваться на следующий слой нейронов. Например, для скрытых слоев может использоваться сигмоидальная функция, а для выходного слоя - softmax.
5. Подготовьте данные для обучения нейронной сети. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки.
6. Реализуйте алгоритм обучения нейронной сети, такой как градиентный спуск или обратное распространение ошибки. Обновляйте веса сети на каждой итерации обучения.
7. Оцените качество обученной нейронной сети на тестовой выборке. Используйте метрики, такие как точность или средняя квадратичная ошибка.
Это лишь общий план того, как создать нейронную сеть на Python с нуля. Для более подробного понимания и реализации каждого шага рекомендуется обратиться к специализированным ресурсам и учебным материалам по теме.