多输出的bp神经网络

多输出的BP神经网络是一种具有多个输出层的神经网络，每个输出层都对应着一个不同的输出。这种神经网络通常用于多任务学习或者多标签分类问题。

下面是一个简单的多输出BP神经网络的实现示例：

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义多输出BP神经网络类
class MultiOutputBPNN:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        # 初始化权重矩阵
        self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)

    def forward(self, X):
        # 前向传播
        self.z = sigmoid(np.dot(X, self.W1))
        self.y1 = sigmoid(np.dot(self.z, self.W2[0]))
        self.y2 = sigmoid(np.dot(self.z, self.W2[1]))
        return np.array([self.y1, self.y2])

    def backward(self, X, y, learning_rate):
        # 反向传播
        delta_y = (self.y - y) * self.y * (1 - self.y)
        delta_z = np.dot(delta_y, self.W2.T) * self.z * (1 - self.z)
        self.W2 -= learning_rate * np.dot(self.z.T, delta_y)
        self.W1 -= learning_rate * np.dot(X.T, delta_z)

    def train(self, X, y, learning_rate, epochs):
        # 训练模型
        for i in range(epochs):
            self.y = self.forward(X)
            self.backward(X, y, learning_rate)

# 测试模型
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
model = MultiOutputBPNN(2, 4, 2)
model.train(X, y, 0.1, 10000)
print(model.forward(X))

在上面的示例中，我们定义了一个MultiOutputBPNN类来实现多输出BP神经网络。该类包含了前向传播、反向传播和训练方法。在训练模型时，我们使用了一个包含4个样本的数据集X和对应的标签y，每个样本都有两个输出。在训练完成后，我们使用训练好的模型对数据集X进行预测，并输出了预测结果。