bp神经网络python怎么改变隐含层和输出层之间的函数

在BP神经网络中，可以通过改变激活函数来改变隐含层和输出层之间的函数。

在Python中，可以使用第三方库如Keras、TensorFlow等来实现BP神经网络。以Keras为例，可以在构建模型时通过指定激活函数来改变隐含层和输出层之间的函数。

例如，使用sigmoid作为激活函数，可以通过以下代码来实现：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='sigmoid', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='sigmoid'))

这里的第一层隐含层使用sigmoid作为激活函数，第二层输出层也使用sigmoid作为激活函数。如果想要使用其他的激活函数，可以将'sigmoid'替换为其他可用的激活函数名，如'relu'、'tanh'等。

另外，如果需要自定义激活函数，可以使用Keras的backend来实现。例如，定义一个自定义的激活函数my_func：

from keras import backend as K

def my_func(x):
    return K.square(x) + K.exp(x)

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation=my_func, input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation=my_func))

这里的激活函数my_func使用了Keras的backend来实现，可以根据实际需求自定义不同的激活函数。