多层感知器Python代码

以下是一个简单的多层感知器的Python代码示例：

import numpy as np

class MLP:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.weights1 = np.random.rand(input_size, hidden_size)
        self.weights2 = np.random.rand(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        hidden_layer = np.dot(input, self.weights1)
        hidden_layer_activation = self.sigmoid(hidden_layer)
        output_layer = np.dot(hidden_layer_activation, self.weights2)
        output_layer_activation = self.sigmoid(output_layer)
        return output_layer_activation

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

这个多层感知器有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层，它使用sigmoid函数作为激活函数。可以使用此代码将输入向量传递到感知器中，并获得输出向量。