用Python做一个35输入一层隐含层21输出的BP神经网络并且将误差展示出来
时间: 2024-05-01 17:21:43 浏览: 21
好的,我可以帮你回答这个问题。
首先,你需要安装Python的神经网络库——Keras。你可以使用以下命令来安装:
```
pip install keras
```
然后,你可以使用以下代码来构建一个35输入、一层隐含层、21输出的BP神经网络,并展示误差:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
import numpy as np
# 构建神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(21, input_dim=35, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(21, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(21, activation='sigmoid'))
# 编译模型
sgd = SGD(lr=0.1)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)
# 准备数据
X = np.random.rand(1000, 35)
Y = np.random.rand(1000, 21)
# 训练模型
history = model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)
# 展示误差
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()
```
这段代码首先构建了一个包含一个35输入、一层隐含层、21输出的BP神经网络,然后编译模型,使用随机数据训练模型,并展示误差。你可以根据自己的需要修改模型的结构、超参数等。
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