写一段关于神经网络的代码
时间: 2023-03-09 17:53:52 浏览: 68
神经网络代码示例:import numpy as np# 定义激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))# 定义神经网络的参数
input_size = 3
layers = [4,3]
output_size = 2# 初始化权重和偏置
weights = []
biases = []# 生成第一层的参数
weights.append(np.random.randn(layers[0], input_size))
biases.append(np.random.randn(layers[0],1))# 生成其他层的参数
for i in range(1,len(layers)):
weights.append(np.random.randn(layers[i], layers[i-1]))
biases.append(np.random.randn(layers[i],1))# 生成输出层的参数
weights.append(np.random.randn(output_size, layers[-1]))
biases.append(np.random.randn(output_size,1))# 前向传播
def forward_prop(input_data):
# 将输入数据转换为矩阵
inputs = np.array(input_data, ndmin=2).T # 定义输出列表
output = [] # 对每一层进行计算
for i in range(len(layers)):
# 计算当前层的输出
layer_output = np.dot(weights[i], inputs) + biases[i] # 对输出应用激活函数
layer_output = sigmoid(layer_output) # 将输出添加到输出列表
output.append(layer_output) # 将输出作为下一层的输入
inputs = layer_output # 返回最后一层的输出
return output[-1]