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前面兩篇文章都是參考書本神經網路的原理，一步步寫的**，這篇博文裡主要學習了如何使用neurolab庫中的函式來實現神經網路的演算法。
首先介紹一下neurolab庫的配置：
neurolab需要採用python安裝第三方軟體包的方式進行安裝，這裡介紹一種安裝方式：
(1)進入cmd視窗
(2)進入解壓檔案所在目錄下
(3)輸入 setup.py install
這樣，在python安裝目錄的python27\lib\site-packages下，就可以看到neurolab的資料夾了，然後就可以使用neurolab庫了。
使用neurolab庫編寫的**如下：
[python]view plain
copy
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
import
neurolab as nl
input = np.array([[4,11
],[7
,340
],[10,95
],[3,29
],[7,43
],[5
,128
]])
target=np.array([[1
],[0
],[1
],[0
],[1
],[0
]])
#2層網路，5個輸入節點，乙個輸出節點
net=nl.net.newff([[3,10
],[11
,400
]],[5,
1])
err=net.train(input,target,epochs=500
, show=
1, goal=
0.02
) out=net.sim(input)
mymean=np.mean(out)
x_max=np.max(input[:,0
])+5
x_min=np.min(input[:,0
])-5
y_max=np.max(input[:,1
])+5
y_min=np.min(input[:,1
])-5
plt.subplot(211
) #誤差曲線
plt.plot(range(len(err)),err)
plt.xlabel('epoch number'
) plt.ylabel('err (default sse)'
) plt.subplot(212
) #視覺化圖
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