写一个简单的神经网络的代码

这是一个介绍Python神经网络基础的示例,涵盖了Sigmoid激活函数及其导数的实现。代码中展示了如何用NumPy库创建简单的神经网络,并随机初始化权重。输入数据和输出数据分别被定义,用于演示神经网络的运作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这是一个简单的神经网络代码示例,使用 Python 和 NumPy 库:

import numpy asnp

def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
  return x * (1 - x)

# 输入数据
X = np.array([ [0,0,1], [0,1,1], [1,0,1], [1,1,1] ])

# 输出数据
y = np.array([[0, 0, 1, 1]]).T

# 随机初始化权重
np.random.seed(1)
weights = 2 * 
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