BP神经网络实现回归

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，用于解决回归问题。它是一种前向反馈神经网络，通过反向传播算法进行训练。

BP神经网络的实现步骤如下：
1. 初始化网络：确定网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，并随机初始化权重和偏置。
2. 前向传播：将输入样本通过网络进行正向传播，计算每个神经元的输出值。
3. 计算误差：将网络输出与真实值进行比较，计算误差。
4. 反向传播：根据误差，使用反向传播算法更新权重和偏置，以减小误差。
5. 重复步骤2-4：重复进行前向传播和反向传播，直到达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数或误差小于某个阈值）。
6. 预测：使用训练好的网络进行预测，将输入样本通过前向传播得到输出结果。

BP神经网络实现回归的关键在于定义合适的损失函数和选择合适的激活函数。常用的损失函数包括均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数等。