Regressão: implemente uma rede neural com numpy - funçao propaga_uma_camada e treino

Oi, Tâmie! Tudo bem com você?

Desculpa a demora em te trazer um retorno.

O curso de redes neurais com numpy foi descontinuado da nossa plataforma devido ao grade tempo que ele está na plataforma sem atualização. No entanto, assim como você eu também tive dificuldades em construir um modelo neural (mesmo que simples) utilizando apenas numpy :/

Observando seu código disponibilizado no link, eu notei que aparentemente você conseguiu solucionar o problema e se você se sentir confortável, incentivo bastante você compartilhar aqui sua solução, pois vai poder ajudar mais pessoas que tenham a mesma dúvida que você.

Além disso, deixo aqui uma sugestão para os próximos códigos, caso você desenvolva novamente uma arquitetural neural apenas com numpy, recomendo fortemente o uso dos métodos de soma (np.sum), multiplicação (np.multiply) e outros cálculos matriciais que a própria biblioteca fornece, bem como, um bom uso do método reshape para sempre ajustar o tamanho do array.

Afirmo isso pois em minhas aplicações tive grandes problemas com os formatos dos arrays, que devido aos cálculos executados sem os métodos da biblioteca e a não estruturação do formato do array, estava obtendo erros de código por conta de diferenças no tamanho de linhas e colunas. Deixo aqui também uma documentação de um projeto de um modelo MLP simples de 1 camada que reproduz o comportamento de uma porta lógica XOR, caso tenha interesse.

Bons estudos!