【源码】基于Python语言的神经网络XOR逻辑实现

项目简介

此项目运用Python语言构建了一个简单的两层神经网络，用于模拟XOR逻辑功能。借助梯度下降法更新权重，同时采用sigmoid函数作为激活函数，为理解神经网络学习与模拟逻辑函数提供基础框架。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. 采用两层神经网络结构，包含输入层、具有2个节点的隐藏层和输出层。
2. 以sigmoid函数作为激活函数。
3. 通过梯度下降法更新权重。

功能

1. 读取XOR逻辑的输入输出对训练神经网络模型。
2. 根据用户输入的两个十进制数进行预测并输出结果。
3. 绘制训练过程中代价函数的变化曲线，以了解训练状态。

安装使用步骤

步骤一：环境准备

确保已安装Python环境，并使用以下pip命令安装numpy库用于矩阵运算： bash pip install numpy

步骤二：运行代码

直接运行Xor.py文件，即可开始训练神经网络模型。训练完成后，可输入两个十进制数进行预测。

步骤三：查看结果

程序会输出每次迭代的代价以及最终的权重参数，同时输出用户输入的预测结果和实际XOR逻辑函数的结果。若预测误差小于设定阈值，则收敛成功；否则收敛失败。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】