異或問題，即判斷兩個輸入x1和x2是否一致。以下是用Python實現(xiàn)的代碼Import numpy as (1)#生成輸入向量XX ([[0，0，1]，[0，1，1]，[1，0，1]，[1，1，1]]

異或問題，即判斷兩個輸入x1和x2是否一致。

以下是用Python實現(xiàn)的代碼

Import numpy as (1)#生成輸入向量XX ([[0，0，1]，[0，1，1]，[1，0，1]，[1，1，1]] #生成目標(biāo)向量YY ([[0]，[1]，[0])。D:if(d:)對的j #前向傳播后向傳播，計算每層的輸出((l0，Syn0))l2 nonlin((l1，syn1))#每10000次計算輸入層與目標(biāo)向量的差(輸出誤差)打印:STR((NP .ABS (L2 _誤差))print (L2) #計算誤差l2 _ delta l2 _誤差*nonlin(l2，DerivTrue)#計算上一層對下一層的誤差影響l1 _誤差l2_(syn1。T)#計算誤差l1_delta l1_error * nonlin(l1，DerivTrue)#修改權(quán)重向量使結(jié)果越來越接近目標(biāo)向量syn1 (l2_delta)syn0 (l1_delta)。如果你執(zhí)行上面的代碼，你會發(fā)現(xiàn)這個非線性多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功地解決了異或問題。當(dāng)輸入x1和x2相同時，它將輸出0，當(dāng)它們不同時，它將輸出1。

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#!usr/bin/pythonn #-*-coding:UTF-8-*-# python 2.7 #分解需求#1。生成一個2位數(shù)的隨機數(shù)是random.randint(10，99)#2。生成100是為了范圍內(nèi)的I(100)導(dǎo)入random _ tuple (random。對于范圍(100)內(nèi)的I，random (10，99)。

)print random _ tuple # dict _ num { 出現(xiàn)的次數(shù)} dict _ num { } for I in random_tupl:if dict_(i):dict _ num[I]1 :dict _ num[I]1 print dict _ num。