pinn神经网络python代码

pinn神经网络是一种基于物理的神经网络模型，它模拟了生物神经元之间的物理相互作用和电信号传递。以下是一个简单的pinn神经网络的Python代码示例：

import numpy as np

# 对pinn神经网络定义层级结构
class Layer:
    def __init__(self, input_size, output_size, activation):
        self.weights = np.random.randn(input_size, output_size)
        self.bias = np.zeros((1, output_size))
        self.activation = activation

    def forward(self, inputs):
        self.output = np.dot(inputs, self.weights) + self.bias
        self.output = self.activation(self.output)
        return self.output

# 定义激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义输入数据
inputs = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

# 定义网络结构
layer1 = Layer(2, 3, sigmoid)
layer2 = Layer(3, 1, sigmoid)

# 前向传播计算输出
output = layer2.forward(layer1.forward(inputs))

# 打印输出结果
print(output)

这段代码中，首先定义了一个`Layer`类，用于创建神经网络的层级结构。在类的构造函数中，初始化了权重和偏差，并指定了激活函数。`forward`方法实现了前向传播过程，将输入数据通过权重矩阵和偏差计算得到输出，并应用激活函数。

接着定义了一个`sigmoid`函数作为激活函数（也可以使用其他类型的激活函数）。然后定义了输入数据`inputs`，可以根据实际情况进行修改。

之后，创建了两个`Layer`实例，分别表示网络的两层结构。其中第一层有两个输入节点和三个输出节点，第二层有三个输入节点和一个输出节点。

最后通过前向传播计算网络的输出结果，并将结果打印输出。根据输入数据不同，输出结果也会相应变化。