bp神经网络计算练习题

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，用于分类、回归等任务。BP神经网络计算练习题可以帮助学习者更好地理解BP神经网络的原理和实现方法。以下是一道BP神经网络计算练习题：

假设有一个BP神经网络，输入层有3个神经元，隐藏层有4个神经元，输出层有2个神经元。其中输入层到隐藏层之间的权值矩阵为W1，大小为(4,3)，隐藏层到输出层之间的权值矩阵为W2，大小为(2,4)，且两个权值矩阵均已初始化。输入向量为[1, 2, 3]，期望输出向量为[0.7, 0.3]，学习率为0.1。假设激活函数为sigmoid函数，计算出该神经网络的输出向量，并根据误差反向传播算法更新权值矩阵W1和W2。