四输入BP神经网络python代码

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或Keras来构建一个多输入的前馈神经网络（Backpropagation Neural Network），这里我将提供一个简单的例子，展示如何创建一个有四个输入节点的神经网络模型：

import tensorflow as tf

# 定义层的数量和节点数
input_nodes = 4
hidden_nodes = 8
output_nodes = 1

# 创建占位符，用于接收训练数据
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_nodes])
targets = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_nodes])

# 隐藏层权重和偏置
weights_hidden = {
    'kernel': tf.Variable(tf.random_normal([input_nodes, hidden_nodes])),
    'bias': tf.Variable(tf.random_normal([hidden_nodes]))
}
biases_hidden = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_nodes]))

# 输出层权重和偏置
weights_output = {
    'kernel': tf.Variable(tf.random_normal([hidden_nodes, output_nodes])),
    'bias': tf.Variable(tf.random_normal([output_nodes]))
}
biases_output = tf.Variable(tf.random_normal([output_nodes]))

# 使用ReLU作为隐藏层激活函数
hidden_layer = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(inputs, weights_hidden['kernel']), biases_hidden))

# 输出层，假设我们使用线性激活函数
logits = tf.add(tf.matmul(hidden_layer, weights_output['kernel']), biases_output)

# 损失函数，例如均方误差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(logits - targets))

# 使用梯度下降优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

# 初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    # 这里需要添加实际的训练步骤和数据迭代
    # ...

这个代码示例是一个基础框架，实际应用中你需要处理数据预处理、批次训练以及循环遍历训练集。注意，这个模型并未包含前向传播和反向传播的实际过程，因为那通常涉及到损失计算后的梯度更新，这部分需要结合具体的学习算法和优化器。