本文将介绍一个高级神经网络示例,该示例展示了如何使用Python进行神经网络建模。以下是一个简单的神经网络结构,用于分类任务。
网络结构
- 输入层:包含特征向量
- 隐藏层:包含多个神经元,可以使用不同的激活函数
- 输出层:包含一个或多个神经元,通常使用softmax激活函数进行多分类
代码示例
以下是一个简单的神经网络实现:
# 导入必要的库
import numpy as np
# 定义神经网络结构
class NeuralNetwork:
def __init__(self):
# 初始化权重和偏置
self.weights = np.random.randn(2, 3)
self.bias = np.random.randn(3, 1)
def forward(self, x):
# 前向传播
return np.dot(x, self.weights) + self.bias
# 创建神经网络实例
nn = NeuralNetwork()
# 创建输入数据
x = np.array([[0.5, 0.5], [0.2, 0.8]])
# 前向传播
output = nn.forward(x)
# 打印输出
print(output)
扩展阅读
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神经网络结构图