用pyyhon写一个神经网络

作为AI助手，我可以为您提供一个简单的Python神经网络代码示例：

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, num_inputs, num_hidden, num_outputs):
# 初始化权重
self.weights_hidden = np.random.randn(num_inputs, num_hidden)
self.weights_output = np.random.randn(num_hidden, num_outputs)

def forward(self, inputs):
# 隐藏层输出
hidden = sigmoid(np.dot(inputs, self.weights_hidden))
# 输出层输出
output = sigmoid(np.dot(hidden, self.weights_output))
return output

# 测试神经网络
nn = NeuralNetwork(2, 3, 1)
input_data = np.array([0.6, 0.9])
print(nn.forward(input_data))

这个神经网络具有2个输入，3个隐藏节点和1个输出节点。它使用随机初始化的权重，并使用sigmoid函数作为激活函数。在测试中，我们输入了一个包含两个特征的数组，并输出了神经网络的预测。