在当今时代，人工智能和机器学习已经成为科技领域最热门的话题之一。神经网络作为这些技术的核心组成部分，其复杂性和强大功能令人着迷。然而，对于初学者来说，直接跳入复杂的数学公式和高级框架可能会感到困惑。因此，本文旨在通过简化的方法，仅使用Python来构建一个简单的神经网络，帮助读者更好地理解其基本原理。
首先，我们需要定义神经网络的结构。在这个简单的示例中，我们构建一个三层网络：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收数据，隐藏层执行计算，最后输出层产生结果。
接下来，让我们开始编写代码。首先定义一个神经元类，它包含权重、偏置和一个激活函数。在这个例子中，我们使用Sigmoid函数作为激活函数。
import math
class Neuron:
def __init__(self, weights, bias):
self.weights = weights
self.bias = bias
def sigmoid(self, x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
def feedforward(self, inputs):
total = sum([i * w for i, w in zip(inputs, self.weights)])
return self.sigmoid(total + self.bias)
然后，我们创建每层的类。输入层只是简单地传递输入数据，而隐藏层和输出层由神经元组成。
class Layer:
def __init__(self, input_size, output_size):
self.neurons = [Neuron([0]*input_size, 0) for _ in range(output_size)]
def feedforward(self, inputs):
return [n.feedforward(inputs) for n in self.neurons]
现在，我们可以创建一个包含输入层、隐藏层和输出层的简单神经网络。
class SimpleNeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
self.layers = [Layer(input_size, hidden_size), Layer(hidden_size, output_size)]
def feedforward(self, inputs):
for layer in self.layers:
inputs = layer.feedforward(inputs)
return inputs
至此，我们已经建立了神经网络的基本结构。为了训练网络，我们还需要实现反向传播算法，但这超出了本文的范围。尽管如此，通过这个简化的模型，我们可以看到神经网络是如何通过简单的数学运算和逻辑来进行计算的。
总之，虽然这里展示的网络非常简单，但它展示了神经网络的基本工作原理。通过扩展这个模型，我们可以实现更复杂的结构和功能，从而深入理解深度学习的强大之处。希望本文为有兴趣深入了解人工智能的读者提供了有价值的启示。
