사용하는 방법을 3 신경 신경 네트워크?

이것은 고전 시각화의 계층 퍼셉트론 학습 모델을 1 기회이기도 합니다. 하자는 말을 사용하고 싶 3 신경 또는 5 개의 신경 세포를 위한 교육,나는 그것을 할 수 있습니지 않고 숨겨진 계층? 나는 그냥 수 없는 그림에서 나 머리입니다. 는 코드는 다음과 같습니다;

import numpy as np

def tanh(x):  
    return (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))

def tanh_derivative(x):
    return 1-x**2

#inputs  
training_inputs = np.array([[0,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,1,1],[1,0,0],[1,0,1],[1,1,0],[1,1,1]])
                          
#outputs
training_outputs =np.array([[1,0,0,1,0,1,1,0]]).T

#3 input 1 output //
synaptic_weights = 2* np.random.random((3,1))-1 
print('Random weights :{}'.format(synaptic_weights))


for i in range(20000):
    input_layer = training_inputs
    outputs = tanh(np.dot(input_layer,synaptic_weights))
    error = training_outputs - outputs
    weight_adjust = error * tanh_derivative(outputs)
    
    synaptic_weights += np.dot(input_layer.T, weight_adjust)
print('After training Synaptic Weights: {}'.format(synaptic_weights))
print('\n')
print('After training Outputs :\n{}'.format(outputs))