bp神经网络python源代码

BP（Back Propagation，反向传播）神经网络是一种常用的深度学习模型，它通过梯度下降算法来调整网络权重，以最小化预测值与真实值之间的误差。在Python中，可以使用像TensorFlow、Keras或PyTorch这样的库来编写BP神经网络的源代码。以下是使用Keras库的一个简单示例：

# 导入所需库
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个简单的BP神经网络模型
def create_bp_network(input_dim, output_dim):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_dim))  # 输入层和隐藏层
    model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))  # 输出层，通常用于分类任务

    # 编译模型，设置损失函数、优化器和评价指标
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    
    return model

# 使用示例
input_dim = 100
output_dim = 10  # 假设是一个10分类问题
model = create_bp_network(input_dim, output_dim)

# 现在你可以训练模型了
# model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

这个例子创建了一个包含一个隐藏层的前馈神经网络，并设置了ReLU激活函数。在实际应用中，你需要提供训练数据 `x_train` 和对应的标签 `y_train` 来训练模型。