python神经网络应用

神经网络在Python中的应用是通过使用一些库和工具来实现的。为了实现syn0的均值为0，可以使用numpy库中的np.random.random函数来生成在中提供的神经网络结构。关于l1的shape不正确的问题，可能是因为输入数据的维度与神经网络结构不匹配导致的。你可以检查一下输入数据的维度是否与神经网络的输入层维度一致。另外，对于Hopfield神经网络的实现，可以参考中提供的链接了解更多信息。关于MLPRegressor创建神经网络回归对象的方法，可以使用sklearn库中的MLPRegressor类来实现。具体的代码可以参考中给出的例子。总而言之，Python神经网络的应用需要使用一些库和工具来实现，并且需要注意数据维度的匹配问题。