基于 Python中的深度学习：神经网络与卷积神经网络

由于原代码较为复杂且涉及到深度学习的一些操作，我们无法提供一个完整的代码实例。但是，我们可以提供一个简化的神经网络和卷积神经网络的代码示例。

简单的神经网络示例：

import numpy as np
 
# 简单的单层感知器
class Perceptron:
    def __init__(self, n_inputs, learning_rate=0.1):
        self.weights = np.random.randn(n_inputs) / np.sqrt(n_inputs)
        self.learning_rate = learning_rate
        self.bias = 0
 
    def predict(self, x):
        return np.sign(np.dot(x, self.weights) + self.bias)
 
    def fit(self, X, y):
        for _ in range(100):
            for xi, target in zip(X, y):
                update = self.learning_rate * (target - self.predict(xi))
                self.weights += update * xi
                self.bias += update

简单的卷积神经网络示例：

import torch
import torch.nn as nn
 
# 简单的卷积神经网络
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc = nn.Linear(20 * 4 * 4, 10)
 
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 20 * 4 * 4)
        x = self.fc(x)
        return x

这两个示例都是非常基础的神经网络和卷积神经网络的实现，实际应用中会根据具体的任务和数据进行更复杂的设计。