写一段人工神经网络的代码

以下是一个简单的人工神经网络的 Python 代码示例：

import numpy as np

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

# 定义网络结构和权重
input_size = 2
hidden_size = 3
output_size = 1

W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)

# 定义前向传播
def forward(X):
    # 计算隐藏层输出
    z1 = np.dot(X, W1)
    a1 = sigmoid(z1)
  
    # 计算输出层输出
    z2 = np.dot(a1, W2)
    a2 = sigmoid(z2)
  
    return a2

# 模拟输入并输出
X = np.array([0.2, 0.3])
print(forward(X))

这段代码实现了一个包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络。其中，输入层有两个神经元，隐藏层有三个神经元，输出层有一个神经元。代码通过向前传递输入数据并对每一层进行加权求和和激活函数操作来计算输出数据。