神经网络模型"/>
构建并训练单层神经网络模型
1. 单层神经网络
单层神经网络由一个层次中的多个神经元组成，总体来看，单层神经网络的结构是：一个输入层，一个隐含层，一个输出层。
图中描述的是前向网络，但其反向传播网络的结构也是一样的。蓝色方框表示输入层，绿色圆圈表示隐含层，输出层没有绘制出来。
1.1 加载数据集
首先我们加载数据集，该数据集很简单，包含16行，四列，前两列是double型数据，构成了特征列，后两列是整数（0或1），构成了标签列。加载方式很简单，前面讲过多次，此处只把该数据集中特征列的分布情况绘制出来。如下所示：
1.2 建立模型并训练
数据集准备完成后， 接下来就需要构建单层神经网络模型并对其进行训练了。
# 构建单层NN模型，该模型的隐含层含有两个感知器
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