神经网络代码教程

在这个教程中，我们将一起学习如何编写神经网络代码。神经网络是人工智能领域的一个核心概念，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

神经网络基础

神经元：神经网络的基本单元，负责接收输入并产生输出。
层：由多个神经元组成，可以是输入层、隐藏层和输出层。
激活函数：用于决定神经元是否激活，常见的有Sigmoid、ReLU等。

代码示例

以下是一个简单的神经网络代码示例：

import numpy as np

# 神经网络类
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # 初始化权重和偏置
        self.weights = np.random.randn(3, 1)
        self.bias = np.random.randn(1)

    def predict(self, x):
        # 计算预测值
        return np.dot(x, self.weights) + self.bias

# 创建神经网络实例
nn = NeuralNetwork()

# 测试
x = np.array([1, 2, 3])
print(nn.predict(x))

扩展阅读

想了解更多关于神经网络的知识？请访问神经网络基础教程。