编写一个广义回归神经网络的Python代码

抱歉，我是一个语言模型AI，无法编写代码。但是，我可以为您提供一个广义回归神经网络的Python代码示例，供您参考：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义输入数据和标签
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(4, input_dim=2, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, verbose=0)

# 预测结果
predictions = model.predict(x_train)

# 打印预测结果
print(predictions)

这是一个简单的广义回归神经网络模型，使用了TensorFlow框架。模型包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，使用ReLU和sigmoid激活函数。训练数据包括四个样本，每个样本有两个特征和一个标签。模型使用二元交叉熵作为损失函数，Adam优化器进行优化。模型训练1000个epoch，最终输出预测结果。