Python 神经网络教程

在这个教程中，我们将学习如何使用 Python 来构建和训练神经网络。神经网络是机器学习的一个关键组成部分，尤其在深度学习中扮演着重要角色。

神经网络基础

神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层都包含多个神经元，它们通过权重连接在一起。

• 输入层：接收原始数据。
• 隐藏层：对数据进行处理和特征提取。
• 输出层：生成最终的预测结果。

实践案例

以下是一个简单的神经网络示例，它用于分类任务。

# 示例代码
import numpy as np

# 定义神经网络结构
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.randn(3, 1)

    def predict(self, x):
        return np.dot(x, self.weights)

# 创建神经网络实例
nn = NeuralNetwork()

# 训练神经网络
# ... (省略训练过程)

# 预测结果
print(nn.predict([1, 2, 3]))

扩展阅读

想要更深入地了解神经网络？可以阅读以下教程：

• Python 神经网络从入门到精通

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中心位置的神经元是如何工作的：