如何在Python中创建具有两个输入（x1，x2）的多层网络
我需要创建mlp函数。我有一张照片。此功能必须与“显示图像”一样工作。我不明白权重和神经元之间的编码关系。这个随机权重是正确的吗？我没有太多的代码 将numpy作为np导入 def ui_sigmoidx，beta： 返回1/1+np.exp beta*x def bi_sigmoidx，β： 返回np.tanhbeta*x def功能输入： w1=np.random.random 2,3 w2=np.random.random1，3如何在Python中创建具有两个输入（x1，x2）的多层网络,python,neural-network,backpropagation,Python,Neural Network,Backpropagation,我需要创建mlp函数。我有一张照片。此功能必须与“显示图像”一样工作。我不明白权重和神经元之间的编码关系。这个随机权重是正确的吗？我没有太多的代码 将numpy作为np导入 def ui_sigmoidx，beta： 返回1/1+np.exp beta*x def bi_sigmoidx，β： 返回np.tanhbeta*x def功能输入： w1=np.random.random 2,3 w2=np.random.random1，3