手写一个神经网络分类

手写一个简单的神经网络分类模型通常涉及几个关键步骤，这里以Python语言和深度学习库Keras为例来说明。我们将创建一个基本的全连接（多层感知机，MLP）网络用于二分类任务。

首先，确保已经安装了必要的库：

pip install numpy tensorflow keras

然后，我们可以开始编写代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建简单神经网络模型
def create_model(input_dim, hidden_layers, output_dim):
    model = Sequential()
    # 添加输入层、隐藏层和输出层
    model.add(Dense(hidden_layers[0], input_dim=input_dim, activation='relu'))  # 首个隐藏层
    for i in range(1, len(hidden_layers)):  # 其他隐藏层
        model.add(Dense(hidden_layers[i], activation='relu'))
    # 输出层，对于二分类问题通常使用sigmoid激活函数
    model.add(Dense(output_dim, activation='sigmoid'))

    # 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    return model

# 假设我们有784维输入（例如，MNIST数据集），两个隐藏层，每层各有64个节点，输出是一个概率值
input_dim = 784
hidden_layers = [64, 64]
output_dim = 1  # 对应于二分类问题

model = create_model(input_dim, hidden_layers, output_dim)

# 模拟训练数据，这里只是示例，实际需要准备合适的数据
x_train = np.random.rand(1000, input_dim)
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# 训练模型，此处省略真实训练过程
# model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)  # 使用fit方法进行训练