Python实现感知器模型、两层神经网络

本文实例为大家分享了Python实现感知器模型、两层神经网络，供大家参考，具体内容如下python 3.4 因为使用了 numpy这里我们首先实现一个感知器模型来实现下面的对应关系 从上面的数据可以看出：输入是三通道，输出是单通道。这里的激活函数我们使用 sigmoid 函数 f=1/ 其导数推导如下所示: python 代码如下：从输出结果可以看出基本实现了对应关系。下面再用两层网络来实现上面的任务，这里加了一个隐层，隐层包含4个神经元。