Python 3.6中的神经网络算法代码

简介：
本简介提供了一段使用Python 3.6编写的神经网络算法源代码，旨在帮助读者理解和实现基本的神经网络模型。 逻辑性思维是指根据逻辑规则进行推理的过程。它首先将信息转化为概念，并用符号表示出来，然后通过这些符号按照串行模式执行逻辑运算来进行推断。这一过程可以被编写成一系列指令，使计算机能够执行。 相比之下，直观性的思维方式则是整合分布式存储的信息，最终产生灵感或解决问题的方法。这种思维的特点在于： 1. 信息以兴奋模式分布在神经元网络上。 2. 处理这些信息的过程是通过神经元之间的同步互动来完成的。 根据认知科学的研究结果，人类大脑通常采用三种基本类型的思考方式：抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维以及灵感（顿悟）思维。人工神经网络模仿的是第二种思维方式——即人脑的形象性或直觉性的信息处理模式。这种网络是一个非线性的动态系统，并且其特点在于信息的分布式存储和并行协同处理能力。 尽管单个神经元的功能相对有限，但是当它们组成庞大的复杂网络时，整个系统的功能变得极其多样化和强大。