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

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導(dǎo)入所需庫(kù)文件包

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

定義生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的函數(shù)

接下來(lái)，我們需要定義一個(gè)函數(shù)來(lái)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。設(shè)定最小值、最大值和數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，然后生成$x$和$y$數(shù)據(jù)。對(duì)$y$進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行reshape操作，并將數(shù)據(jù)可視化展示出來(lái)，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(luò)結(jié)構(gòu)

創(chuàng)建一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)包含兩個(gè)隱藏層，每個(gè)隱藏層包含10個(gè)神經(jīng)元。這里我們使用`()`方法來(lái)定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

設(shè)置訓(xùn)練算法為梯度下降法

選擇梯度下降法作為訓(xùn)練算法，可以參考相關(guān)資料了解梯度下降法的原理和應(yīng)用。在本例中，我們使用`_gd`進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)并獲取預(yù)測(cè)結(jié)果

利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并獲取預(yù)測(cè)結(jié)果。在這里，我們?cè)O(shè)定訓(xùn)練的epochs數(shù)量為800，并設(shè)置顯示訓(xùn)練進(jìn)度。

繪制訓(xùn)練誤差結(jié)果

通過(guò)繪制訓(xùn)練誤差結(jié)果的曲線圖，可以直觀地觀察訓(xùn)練過(guò)程中誤差的變化情況，從而評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果。

驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)性能并展示結(jié)果

最后，創(chuàng)建一組新的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的性能。將預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出進(jìn)行比較，并將結(jié)果可視化展示出來(lái)，以便對(duì)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性有更直觀的認(rèn)識(shí)。

通過(guò)以上步驟，我們可以使用Python成功創(chuàng)建一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。