如何在这个代码中加入偏置？是否只需在think(self, inputs)方法的前向传递中加上+1就行了？我该如何将这个解决方案推广到多层感知器中呢？

回答：

是的，由于只有一个神经元，你可以直接在think()函数的返回语句中加上1。

def think(self, inputs):    return self.__sigmoid(dot(inputs, self.synaptic_weights) + 1)

请记住，永远不要将权重初始化为零！对于偏置值，你可以这样做。对于特定层，偏置向量的维度应为[该层的神经元数量, 1]

class NeuralNetwork():def __init__(self):    random.seed(1)    self.synaptic_weights = 2 * random.random((3, 1)) - 1    # 现在你需要初始化偏置    # 你可以将其设为0或随机数    self.bias = random.randn(1,1)    # 这里由于只有一个神经元，维度变为(1, 1)