随机生成一到九的python编程 如何用代码编写一个神经网络异或运算器？
异或问题，即判断两个输入x1和x2是否一致。
以下是用Python实现的代码
Import numpy as (1)#生成输入向量XX ([[0，0，1]，[0，1，1]，[1，0，1]，[1，1，1]] #生成目标向量YY ([[0]，[1]，[0])。D:if(d:)对的j #前向传播后向传播，计算每层的输出((l0，Syn0))l2 nonlin((l1，syn1))#每10000次计算输入层与目标向量的差(输出误差)打印:STR((NP .ABS (L2 _误差))print (L2) #计算误差l2 _ delta l2 _误差*nonlin(l2，DerivTrue)#计算上一层对下一层的误差影响l1 _误差l2_(syn1。T)#计算误差l1_delta l1_error * nonlin(l1，DerivTrue)#修改权重向量使结果越来越接近目标向量syn1 (l2_delta)syn0 (l1_delta)。如果你执行上面的代码，你会发现这个非线性多层神经网络成功地解决了异或问题。当输入x1和x2相同时，它将输出0，当它们不同时，它将输出1。
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#!usr/bin/pythonn #-*-coding:UTF-8-*-# python 2.7 #分解需求#1。生成一个2位数的随机数是random.randint(10，99)#2。生成100是为了范围内的I(100)导入random _ tuple (random。对于范围(100)内的I，random (10，99)。
)print random _ tuple # dict _ num { 出现的次数} dict _ num { } for I in random_tupl:if dict_(i):dict _ num[I]1 :dict _ num[I]1 print dict _ num。
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