三层BP神经网络实验

三层BP（Back Propagation，反向传播）神经网络是一种常见的深度学习模型，它通常包含输入层、隐藏层和输出层。在实验中，这种结构用于解决诸如图像分类、回归预测等复杂任务。以下是三层BP神经网络实验的一般步骤：

1. **数据预处理**：准备训练数据集，包括特征和对应的标签。对数据进行归一化或标准化，以便神经网络更好地收敛。

2. **构建网络**：
- **输入层**：接收原始数据，其节点数等于特征维度。
- **隐藏层**：通常有多个节点，每个节点对应一个激活函数（如sigmoid、ReLU），它们将输入映射到高维空间。
- **输出层**：对于分类任务可能是softmax层，对于回归任务可能是线性层，节点数取决于任务类别或需要预测的数值。

3. **初始化权重**：随机初始化连接各层之间的权重矩阵，这是训练过程中不断调整的部分。

4. **前向传播**：通过计算并累加各层的加权和及激活函数，得到网络的输出。

5. **损失计算**：比较网络输出与真实标签，使用适当的损失函数（如交叉熵、均方误差）量化差距。

6. **反向传播**：从输出层开始，利用链式法则逆向求导，更新所有层级的权重，以减小损失。

7. **训练循环**：重复上述步骤（前向传播、损失计算和反向传播）多次，直到达到预定的迭代次数（epochs）或损失收敛。

8. **验证与测试**：使用独立的数据集评估模型性能，比如计算准确率或RMSE（均方根误差）。