bp神经网络模型代码

BP神经网络模型是一种常用的人工神经网络模型，它可以用于分类、回归和预测等任务。其代码实现主要分为以下几个步骤：

1. 初始化网络参数。包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、各层之间的权值和偏置等。

2. 输入训练数据，通过前向传播计算输出结果。具体计算方法为：将输入数据送入输入层节点，然后通过隐藏层节点计算输出层节点的值。

3. 根据计算结果和实际标签值，计算损失函数并进行反向传播。具体方法为：根据输出结果计算损失函数，然后根据损失函数的梯度更新各层之间的权值和偏置。

4. 重复步骤2和3，直到达到预设的训练次数或者达到预设的误差值。

5. 使用训练好的模型对新的数据进行预测。具体方法为：将新数据输入网络中，通过前向传播计算输出结果。