人工神经网络查看输出层权重代码
以下是一个示例代码，用于查看人工神经网络的输出层权重：import numpy as np# 定义一个 3 层神经网络，其中输出层有 4 个神经元network = np.random.rand(4, 3)# 输出输出层权重print(network)该代码中，我们使用了 NumPy 库来创建一个大小为 4x3 的随机权重矩阵 network，其中行代表输出层的神经元，列代表输入...
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以下是一个示例代码，用于查看人工神经网络的输出层权重：
import numpy as np
# 定义一个 3 层神经网络，其中输出层有 4 个神经元
network = np.random.rand(4, 3)
# 输出输出层权重
print(network)
该代码中，我们使用了 NumPy 库来创建一个大小为 4x3 的随机权重矩阵 network，其中行代表输出层的神经元，列代表输入层和隐藏层的神经元。
通过 print 函数，我们可以打印出 network 矩阵的值，即输出层的权重。
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