mlp神经网络pytorch

以下是一个简单的多层感知机（MLP）的 Python 类的示例：

import numpy as np

class MLP:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        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)
        
        # 初始化偏置项为零
        self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size))
        self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size))
    
    def forward(self, X):
        # 前向传播
        self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1
        self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2
        self.a2 = self.sigmoid(self.z2)
        return self.a2
    
    def sigmoid(self, x):
        # Sigmoid 激活函数
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

这是一个简单的 MLP 类，具有初始化权重、前向传播和 Sigmoid 激活函数等方法。你可以根据需要进行扩展和修改。请注意，这只是一个基本示例，实际上，MLP 还需要进行反向传播和训练等步骤来完善。