8输入，3输出的神经网络代码

以下是一个简单的 8 输入，3 输出的神经网络代码：

import numpy as np

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

# 定义神经网络类
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # 初始化权重
        self.weights = np.random.rand(8, 3)
    
    def forward(self, x):
        # 前向传播
        h = np.dot(x, self.weights)
        y = sigmoid(h)
        return y

# 创建神经网络对象
nn = NeuralNetwork()

# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

# 前向传播
y = nn.forward(x)

# 输出结果
print(y)

希望对你有帮助！

相关问题

生成matlab多输入多输出神经网络代码

可以回答，以下是示例代码：

% Create a Neural Network
net = feedforwardnet([10 5]);

% Set input and output sizes
net.inputs{1}.size = 3;
net.outputs{2}.size = 2;

% Train the network
x = rand(3,100);
t = rand(2,100);
net = train(net,x,t);

% Generate Code
genFunction(net,'neural_network');

此代码可以创建一个多输入多输出的神经网络，并生成 MATLAB 代码。

多输入多输出的神经网络代码

你好，以下是多输入多输出的神经网络代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(10,))
input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(20,))

# 定义隐藏层
hidden1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input1)
hidden2 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(input2)

# 定义输出层
output1 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(hidden1)
output2 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(hidden2)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=[output1, output2])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit([input_data1, input_data2], [output_data1, output_data2], epochs=10, batch_size=32)

希望能够帮到你！