--- 導入所需庫文件包首先，創(chuàng)建一個Python文件，并導入必要的庫文件包。在這個例子中，我們將導入`neurolab as nl`、`numpy as np`和` as plt`。 定義生成訓練數(shù)

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導入所需庫文件包

首先，創(chuàng)建一個Python文件，并導入必要的庫文件包。在這個例子中，我們將導入`neurolab as nl`、`numpy as np`和` as plt`。

定義生成訓練數(shù)據(jù)的函數(shù)

接下來，我們需要定義一個函數(shù)來生成訓練數(shù)據(jù)。設定最小值、最大值和數(shù)據(jù)點數(shù)量，然后生成$x$和$y$數(shù)據(jù)。對$y$進行歸一化處理，確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

數(shù)據(jù)變形并展示輸入數(shù)據(jù)

對數(shù)據(jù)進行reshape操作，并將數(shù)據(jù)可視化展示出來，以便更好地理解輸入數(shù)據(jù)的分布情況。

定義深度神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

創(chuàng)建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡包含兩個隱藏層，每個隱藏層包含10個神經(jīng)元。這里我們使用`()`方法來定義網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

設置訓練算法為梯度下降法

選擇梯度下降法作為訓練算法，可以參考相關(guān)資料了解梯度下降法的原理和應用。在本例中，我們使用`_gd`進行網(wǎng)絡訓練。

運行網(wǎng)絡并獲取預測結(jié)果

利用訓練數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡進行訓練，并獲取預測結(jié)果。在這里，我們設定訓練的epochs數(shù)量為800，并設置顯示訓練進度。

繪制訓練誤差結(jié)果

通過繪制訓練誤差結(jié)果的曲線圖，可以直觀地觀察訓練過程中誤差的變化情況，從而評估網(wǎng)絡的訓練效果。

驗證網(wǎng)絡性能并展示結(jié)果

最后，創(chuàng)建一組新的預測數(shù)據(jù)來驗證網(wǎng)絡的性能。將預測輸出與實際輸出進行比較，并將結(jié)果可視化展示出來，以便對網(wǎng)絡的準確性有更直觀的認識。

通過以上步驟，我們可以使用Python成功創(chuàng)建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡，并對其進行訓練和驗證，進而實現(xiàn)對復雜數(shù)據(jù)模式的學習和預測。神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種強大的機器學習工具，在各個領(lǐng)域都有著廣泛的應用前景。