java深度学习-java深入书籍：代码示例

《Java深度学习-深入理解Java神经网络》是一本介绍Java深度学习的书籍。它提供了丰富的代码示例，帮助读者深入理解Java神经网络的原理和应用。

我们来看一个简单的Java神经网络的示例代码。这个示例代码实现了一个简单的多层感知机（Multi-Layer Perceptron）神经网络。它包括输入层、隐藏层和输出层，并使用反向传播算法进行训练。

public class NeuralNetwork {
    private double[] input;
    private double[][] weights;
    private double[] output;
    public NeuralNetwork(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
        input = new double[inputSize];
        weights = new double[hiddenSize][inputSize];
        output = new double[outputSize];
        // 初始化权重
        for (int i = 0; i < hiddenSize; i++) {
            for (int j = 0; j < inputSize; j++) {
                weights[i][j] = Math.random();
            }
        }
    }
    public double[] forwardPropagation(double[] input) {
        // 输入层到隐藏层的传播
        double[] hidden = new double[weights.length];
        for (int i = 0; i < weights.length; i++) {
            double sum = 0;
            for (int j = 0; j < weights[i].length; j++) {
                sum += input[j] * weights[i][j];
            }
            hidden[i] = sigmoid(sum);
        }
        // 隐藏层到输出层的传播
        double[] output = new double[this.output.length];
        for (int i = 0; i < this.output.length; i++) {
            double sum = 0;
            for (int j = 0; j < hidden.length; j++) {
                sum += hidden[j] * weights[i][j];
            }
            output[i] = sigmoid(sum);
        }
        return output;
    }
    private double sigmoid(double x) {
        return 1 / (1 + Math.exp(-x));
    }
}

上述代码中，我们定义了一个`NeuralNetwork`类，它包含了输入层、隐藏层和输出层的神经元。在构造函数中，我们初始化了输入层、隐藏层和输出层的大小，并随机初始化了权重。

在`forwardPropagation`方法中，我们实现了神经网络的前向传播过程。将输入层的数据传播到隐藏层，然后将隐藏层的数据传播到输出层。在传播过程中，我们使用了`sigmoid`函数作为激活函数，将传播结果映射到0到1之间的范围。

通过以上示例代码，我们可以看到Java深度学习中神经网络的基本实现。读者可以根据自己的需求和实际情况，进一步扩展和优化这个基础的神经网络模型。