广义回归神经网络python实现代码

以下是一个简单的广义回归神经网络的Python实现代码：

import numpy as np

class NeuralNetwork:
    
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        """
        初始化神经网络的参数
        """
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        # 随机初始化权重
        self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
    
    def sigmoid(self, x):
        """
        定义sigmoid激活函数
        """
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    def forward(self, x):
        """
        向前传播函数
        """
        self.layer1 = self.sigmoid(np.dot(x, self.weights1))
        self.layer2 = np.dot(self.layer1, self.weights2)
        return self.layer2
    
    def sigmoid_derivative(self, x):
        """
        sigmoid函数的导数
        """
        return x * (1 - x)
    
    def backward(self, x, y, output):
        """
        反向传播函数
        """
        self.output_error = y - output
        self.output_delta = self.output_error * self.sigmoid_derivative(output)
        
        self.layer1_error = np.dot(self.output_delta, self.weights2.T)
        self.layer1_delta = self.layer1_error * self.sigmoid_derivative(self.layer1)
        
        self.weights1 += np.dot(x.T, self.layer1_delta)
        self.weights2 += np.dot(self.layer1.T, self.output_delta)
    
    def train(self, x, y, epochs):
        """
        训练函数
        """
        for i in range(epochs):
            output = self.forward(x)
            self.backward(x, y, output)
    
    def predict(self, x):
        """
        预测函数
        """
        return self.forward(x)

这个神经网络包含一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。在初始化函数中，我们随机初始化权重。在前向传播函数中，我们使用sigmoid激活函数计算每个神经元的输出。在反向传播函数中，我们计算输出误差和每个层的误差，并使用它们来更新权重。在训练函数中，我们迭代多次来训练神经网络。在预测函数中，我们使用训练好的神经网络来预测新的数据点。