python 神经网络代码

这是一个使用Python编写的神经网络的代码示例。该神经网络由一个使用梯度下降学习的神经元组成。 在代码中，使用了numpy库进行数学计算，以及random库生成随机数。训练集输入和输出数据被定义为数组，并且使用随机数初始化了神经元之间的连接权重。通过迭代训练10000次，神经网络将逐渐调整权重以最小化输出与期望输出之间的误差。然后，使用训练好的模型对新的输入进行预测。这个代码示例只展示了一个简单的神经网络，实际上，在实际应用中，可能会使用更多的神经元和隐藏层来提高预测的准确性。如果您对神经网络的具体原理和使用方法感兴趣，可以参考引用和引用中的资料。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [神经网络Python实现（9行代码）](https://blog.csdn.net/weixin_52243197/article/details/127858380)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [人工神经网络（ANN）——python代码及示例](https://blog.csdn.net/qq_52862974/article/details/130462435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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