Python神经网络定位实战：附完整代码及详解

本文将介绍如何使用Python编写神经网络来解决定位问题。我们将使用Keras库来简化模型构建和训练过程。

以下是完整的代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 准备训练数据
X_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))  # 隐藏层：4个神经元，输入维度为2，ReLU激活函数
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 输出层：1个神经元，Sigmoid激活函数

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, batch_size=4)

# 测试模型
X_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [0]])
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print('\n%s: %.2f%%' % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

代码详解：

导入库: 首先导入必要的库：NumPy用于数组处理，Keras用于构建神经网络。
准备数据: 定义训练数据 X_train 和对应的标签 y_train。
创建模型: 使用 Sequential 创建一个顺序模型，添加一个包含4个神经元的隐藏层和一个包含1个神经元的输出层。隐藏层使用ReLU激活函数，输出层使用Sigmoid激活函数。
编译模型: 使用 compile 方法配置模型的训练参数，包括损失函数 (binary_crossentropy), 优化器 (adam) 和评估指标 (accuracy)。
训练模型: 使用 fit 方法训练模型，指定训练数据、标签、训练轮数 (epochs) 和批次大小 (batch_size)。
测试模型: 使用测试数据 X_test 评估模型性能，并打印准确率。

总结:

这段代码展示了如何使用Python和Keras构建一个简单的神经网络来解决定位问题。你可以根据实际需求修改模型结构、训练参数和数据来提高模型的性能。