Python 神经网络教程

本文档是关于 Python 中神经网络的基础教程，涵盖了从基本概念到实际应用的各个方面。

基础概念

神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它通过调整连接权重来学习数据中的模式和关系。

优势

强大的学习能力：神经网络可以学习复杂的非线性关系。
泛化能力：神经网络可以应用于各种不同的数据类型和任务。

实践教程

以下是一个简单的神经网络示例：

import numpy as np

# 初始化权重
weights = np.random.randn(2, 1)

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

# 训练模型
for _ in range(10000):
    # 输入
    x = np.array([[0], [1]])
    # 预测
    y_pred = sigmoid(np.dot(x, weights))
    # 实际输出
    y_true = np.array([[1], [0]])
    # 更新权重
    weights += np.dot(x.T, (y_true - y_pred) * y_pred * (1 - y_pred))

# 输出结果
print("Weights:", weights)

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络的资料，可以阅读以下链接：