深度学习中的机器学习:实现神经网络分类器的源代码

本文探讨深度学习在机器学习中的应用,通过Python代码展示如何构建和训练一个简单的神经网络分类器。文章介绍了所需库的导入、神经网络分类器类的定义,以及模型的训练和测试过程。深度学习可用于图像识别、自然语言处理等任务,对理解机器学习中的深度学习有指导意义。

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深度学习是机器学习领域中的一个重要分支,它通过构建深层神经网络模型来实现对复杂数据的学习和分类。在这篇文章中,我们将探讨如何使用Python编写源代码来实现一个简单的神经网络分类器。

首先,我们需要导入一些必要的库。我们将使用NumPy库来处理矩阵运算,以及Matplotlib库来可视化结果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来,我们将定义一个神经网络分类器的类。该类将包含初始化函数、前向传播函数和反向传播函数。

class NeuralNetwork:
    def __init__
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