python实现简单神经网络算法-创新互联
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包括输入层和输出层
import numpy as np #sigmoid function def nonlin(x, deriv = False): if(deriv == True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) #input dataset x = np.array([[0,0,1], [0,1,1], [1,0,1], [1,1,1]]) #output dataset y = np.array([[0,0,1,1]]).T np.random.seed(1) #init weight value syn0 = 2*np.random.random((3,1))-1 for iter in xrange(100000): l0 = x #the first layer,and the input layer l1 = nonlin(np.dot(l0,syn0)) #the second layer,and the output layer l1_error = y-l1 l1_delta = l1_error*nonlin(l1,True) syn0 += np.dot(l0.T, l1_delta) print "outout after Training:" print l1
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