python神经网络模型

Python神经网络模型是一个基于Python编程语言实现的神经网络算法模型。在给定的引用中，我们展示了一个基础的神经网络模型的实现示例。该示例使用了Python的NumPy库进行数学计算，并包含了激活函数的定义和神经元类的实现。

在这个示例中，我们首先定义了一个神经元类（Neuron），其中包括权重（weights）和偏置（bias）的初始化。神经元类还包含一个前向传播方法（feedforward），该方法通过加权输入和偏置，然后使用激活函数（sigmoid）来计算神经元的输出。

接着，我们创建了一个神经网络类（OurNeuralNetwork），该类包含了三个神经元实例（h1、h2和o1）。在前向传播方法（feedforward）中，我们先计算h1和h2的输出，然后将这两个输出作为输入，计算o1的输出作为整个神经网络的输出。

最后，我们创建了一个神经网络实例（network），并提供了一个输入向量x。通过调用神经网络实例的前向传播方法（feedforward），我们可以获得神经网络对输入的输出。