神经网络的SINNER最简单实现
sinner-friarhob的Python项目详细描述
SINNER-神经网络的最简单实现
我在神经网络上工作的时间比我想起来的还要早。我回来研究“黑盒模型”，我觉得没有简单的方法来创建神经网络，这是一个错误。这就是我创建这个Python库的原因。在
创建一个新的神经网络就像NeuralNetwork(list)一样简单，其中list是一个包含每层神经元数量的整数列表（第一个是输入，最后一个是输出，其余是隐藏的）。当然，也有可选参数，但对于初学者来说，它总是与标准视图一起工作。在
当然，“最简单”和“简单化”是不一样的，神经网络的每一个方面都使这个实现更加健壮是受欢迎的。在
公共方法
这个列表需要尽可能短，永远。现在我们只有两种方法：
eval(inputs)：用神经网络的当前配置评估输入数组。在
train(trainingInputs, trainingOutputs)：从一组输入和输出训练网络
待办事项列表
- 导入/导出神经网络
- 为培训输出添加日志系统
- 为PIP创建打包
- 在Git上添加用法示例
- 创建时可选择传输函数
此实现的原始版本松散地基于Jason Brownlee's "How to Code a Neural Network with Backpropagation In Python (from scratch)"
意见和建议，请随时与我联系！在
--修道士
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