Python实现BP神经网络算法详解与源代码
BP神经网络是一种常用的人工神经网络。它通过误差逆向传播来训练模型。本文将介 绍BP神经网络的基本原理及其Python实现。
一. BP神经网络的基本原理
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。其中,输入层接受原始数据,隐藏层进行数据特征提取和转换,输出层输出预测结果。
误差反向传播是BP神经网络训练的核心。其主要思想是将网络输出结果与真实结果进行比较,然后计算误差,并反向传播误差,最小化误差来调整网络参数,使得网络输出结果更接近真实结果。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-603142.html
二. Python实现BP神经网络算法
下面通过一个简单的例子来说明BP神经网络算法的实现。我们将使用Python编程语言来实现。代码如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-603142.html
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 +
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