bp神经网络训练后的预测代码
时间: 2023-07-08 09:51:40 浏览: 85
好的,下面是一个简单的 BP 神经网络训练后的预测代码示例:
```
import numpy as np
# 定义 sigmoid 函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 加载训练好的模型参数
weights = np.load('weights.npy')
# 定义预测函数
def predict(x, weights):
# 计算隐藏层的输出
hidden_layer = sigmoid(np.dot(x, weights[0]))
# 计算输出层的输出
output_layer = sigmoid(np.dot(hidden_layer, weights[1]))
return output_layer
# 定义输入数据
x = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
# 进行预测
y = predict(x, weights)
print(y) # 输出预测结果
```
其中,`weights` 是一个包含两个元素的列表,第一个元素是连接输入层和隐藏层的权重矩阵,第二个元素是连接隐藏层和输出层的权重矩阵。`x` 是输入数据,`predict` 函数计算出这个输入数据对应的输出。在这个示例中,我们使用了 sigmoid 函数作为激活函数,这是 BP 神经网络中常用的激活函数之一。