ANN-MLPpython代码

当然，我可以给你一个简单的ANN-MLP（人工神经网络-多层感知机）的Python代码示例。在这个示例中，我们将使用Keras库来构建神经网络模型。

首先，确保你已经安装了Keras和其他必要的依赖库。然后，你可以按照以下步骤编写代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建训练数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=1000, batch_size=4)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X)
print(predictions)

以上代码创建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模型。隐藏层使用ReLU（线性整流）作为激活函数，输出层使用Sigmoid函数作为激活函数。模型使用二进制交叉熵作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。

我们使用简单的逻辑门的数据进行训练和预测。在这个示例中，我们的模型应该能够学会XOR逻辑。

希望这个代码示例能对你有所帮助！如果你有其他问题，可以随时问我。