多分支神经网络怎样根据权重梯度变化动态调整权重，给出代码

在多分支神经网络中，动态调整权重的方法与单一神经网络基本相同。以下是一个简单的多分支神经网络梯度下降的代码实现：

import numpy as np

# 定义激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义损失函数
def loss_function(y_pred, y_true):
    return -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))

# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, num_hidden_units, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
    # 初始化权重和偏置
    num_input_units = X.shape[1]
    num_output_units = y.shape[1]
    W1 = np.random.randn(num_input_units, num_hidden_units)
    b1 = np.zeros(num_hidden_units)
    W2 = np.random.randn(num_hidden_units, num_output_units)
    b2 = np.zeros(num_output_units)
    # 迭代训练
    for i in range(num_iterations):
        # 前向传播
        z1 = np.dot(X, W1) + b1
        h1 = sigmoid(z1)
        z2 = np.dot(h1, W2) + b2
        y_pred = sigmoid(z2)
        # 反向传播
        dz2 = y_pred - y
        dW2 = np.dot(h1.T, dz2) / X.shape[0]
        db2 = np.mean(dz2, axis=0)
        dh1 = np.dot(dz2, W2.T)
        dz1 = dh1 * h1 * (1 - h1)
        dW1 = np.dot(X.T, dz1) / X.shape[0]
        db1 = np.mean(dz1, axis=0)
        # 更新权重和偏置
        W2 -= learning_rate * dW2
        b2 -= learning_rate * db2
        W1 -= learning_rate * dW1
        b1 -= learning_rate * db1
        # 打印损失函数值
        if i % 100 == 0:
            print("Iteration %d, loss = %f" % (i, loss_function(y_pred, y)))
    return W1, b1, W2, b2

在这个例子中，我们使用一个简单的两层多分支神经网络来演示梯度下降的过程。`gradient_descent` 函数中，我们首先初始化权重和偏置，然后对神经网络进行迭代训练，每次迭代中根据前向传播和反向传播计算梯度，并根据学习率和梯度信息更新权重和偏置。最后，我们输出训练过程中损失函数的值，可以看到在迭代过程中损失函数逐渐减小，说明神经网络的拟合效果逐渐变好。需要根据具体情况选择合适的方法，或者结合多种方法来解决训练数据不平衡的问题。