已知x，y的值存储在txt文档中，y=ax+b,通过简单bp算法获得a，b的值代码

这里提供一个Python实现的简单BP算法来解决这个问题。假设我们有一个包含x和y值的txt文件，每行一个数据，以空格或制表符分隔。我们的目标是通过训练一个神经网络来预测y=ax+b的系数a和b。

首先，我们需要准备好训练数据。假设我们的txt文件名为data.txt，我们可以使用以下代码读取文件并将其转换为NumPy数组：

import numpy as np

data = np.genfromtxt('data.txt')
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

接下来，我们需要定义我们的神经网络。在这个例子中，我们只需要一个具有两个输入（x和常数1）和两个输出（a和b）的线性神经网络。我们可以使用Keras库轻松地定义这个网络：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=2, input_dim=2))

接下来，我们需要定义我们的损失函数和优化器。由于我们的目标是最小化预测值和实际值之间的均方误差，我们可以使用均方误差损失函数。我们还可以使用随机梯度下降优化器来最小化损失函数：

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

现在我们已经准备好训练我们的神经网络了。我们可以使用以下代码来训练网络：

model.fit(np.column_stack((x, np.ones_like(x))), np.column_stack((y, np.zeros_like(y))), epochs=1000, verbose=0)

在这里，我们将x和常数1组合成一个输入数组，并将y和一个与y相同形状的零数组组合成一个输出数组。我们使用1000个训练周期来训练网络，并将verbose设置为0以禁用训练输出。

最后，我们可以使用以下代码来获取训练后的系数a和b：

a, b = model.layers[0].get_weights()[0].flatten()

这里，我们获取第一层的权重，并将其转换为一维数组，然后将其分配给a和b。现在我们已经成功地训练了一个神经网络来预测y=ax+b的系数a和b。完整的代码如下所示：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Load data from file
data = np.genfromtxt('data.txt')
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

# Define the neural network
model = Sequential()
model.add(Dense(units=2, input_dim=2))

# Compile the model
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

# Train the model
model.fit(np.column_stack((x, np.ones_like(x))), np.column_stack((y, np.zeros_like(y))), epochs=1000, verbose=0)

# Get the weights
a, b = model.layers[0].get_weights()[0].flatten()

# Print the results
print('a =', a)
print('b =', b)