--- 導(dǎo)入所需庫文件包首先，創(chuàng)建一個Python文件，并導(dǎo)入必要的庫文件包。在這個例子中，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)入所需庫文件包

首先，創(chuàng)建一個Python文件，并導(dǎo)入必要的庫文件包。在這個例子中，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，我們需要定義一個函數(shù)來生成訓(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$y$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)

對數(shù)據(jù)進(jìn)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(luò)結(jié)構(gòu)

創(chuàng)建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)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(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)測結(jié)果

利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并獲取預(yù)測結(jié)果。在這里，我們設(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)練過程中誤差的變化情況，從而評估網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果。

驗證網(wǎng)絡(luò)性能并展示結(jié)果

最后，創(chuàng)建一組新的預(yù)測數(shù)據(jù)來驗證網(wǎng)絡(luò)的性能。將預(yù)測輸出與實(shí)際輸出進(jìn)行比較，并將結(jié)果可視化展示出來，以便對網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性有更直觀的認(rèn)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(luò)，并對其進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的學(xué)習(xí)和預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，在各個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。