BP神经网络 4分类算法代码

时间: 2023-09-13 19:07:56 浏览: 36
以下是使用Python和Keras库实现BP神经网络的4分类算法代码示例: ```python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD # 构建模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=10)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4)) model.add(Activation('softmax')) # 设置优化器参数 sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.9, decay=0.0, nesterov=False) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd) # 训练模型 X_train = np.random.random((1000, 10)) y_train = np.random.randint(4, size=(1000, 1)) y_train = np.eye(4)[y_train.reshape(-1)] model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16) # 测试模型 X_test = np.random.random((100, 10)) y_test = np.random.randint(4, size=(100, 1)) y_test = np.eye(4)[y_test.reshape(-1)] score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=16) print(score) ``` 其中,模型结构为输入层(10个神经元)、两个隐藏层(64个神经元)、输出层(4个神经元),使用ReLU激活函数和Dropout防止过拟合。优化器使用随机梯度下降(SGD),损失函数为交叉熵(categorical_crossentropy)。训练数据为1000个样本,测试数据为100个样本,迭代20次,批量大小为16。最终输出测试集上的损失值。

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