麻雀优化的bp神经网络python代码

麻雀优化是一种基于BP神经网络的优化算法，可以用于解决连续优化问题。下面是一个使用Python实现的麻雀优化BP神经网络的示例代码：

import numpy as np

class BPNN:
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim

        self.W1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) / np.sqrt(input_dim)
        self.b1 = np.zeros((1, hidden_dim))
        self.W2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) / np.sqrt(hidden_dim)
        self.b2 = np.zeros((1, output_dim))

    def forward(self, X):
        self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a1 = np.tanh(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        self.a2 = np.tanh(self.z2)

        return self.a2

    def backward(self, X, y, output):
        error = output - y
        delta2 = error * (1 - np.power(np.tanh(self.z2), 2))
        dW2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
        db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)

        delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * (1 - np.power(np.tanh(self.z1), 2))
        dW1 = np.dot(X.T, delta1)
        db1 = np.sum(delta1, axis=0)

        return dW1, db1, dW2, db2

    def train(self, X, y, learning_rate=0.1, n_epochs=1000):
        for i in range(n_epochs):
            output = self.forward(X)
            dW1, db1, dW2, db2 = self.backward(X, y, output)

            self.W1 -= learning_rate * dW1
            self.b1 -= learning_rate * db1
            self.W2 -= learning_rate * dW2
            self.b2 -= learning_rate * db2

在这个实现中，我们首先定义了BP神经网络的结构，其中包括输入层、隐藏层和输出层的维度。接着，我们使用随机权重初始化网络参数。在前向传播过程中，我们计算每个层的输出，并返回输出层的结果。在反向传播过程中，我们计算每个层的误差，并使用误差计算每个参数的梯度。最后，我们使用梯度下降算法来更新网络参数。

在训练过程中，我们使用给定的学习率和训练轮数执行训练。在每一轮中，我们进行前向传播和反向传播，并更新网络参数。最终，我们得到训练好的模型，可以使用它来进行预测。