pythonBP神经网络四输入两非10输出代码

我可以提供一个基于Python BP神经网络的示例代码，它具有4个输入和2个非10输出的功能。注意，这只是一个示例代码，您需要根据自己的具体需求进行修改和调整。

import numpy as np

# 定义BP神经网络的类
class BPNeuralNetwork:
   
    # 初始化函数，参数包括输入层、隐藏层和输出层神经元的个数
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        # 定义神经网络的相关参数，包括权重、偏置、学习率等
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.bias1 = np.random.randn(self.hidden_size)
        
        self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.bias2 = np.random.randn(self.output_size)
        
        self.learning_rate = 0.1
        
    # 定义sigmoid函数
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    # 定义sigmoid函数的导数
    def dsigmoid(self, x):
        return x * (1 - x)
    
    # 定义前向传播函数，计算神经网络的输出值
    def forward(self, x):
        self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1
        self.activation1 = self.sigmoid(self.z1)
        
        self.z2 = np.dot(self.activation1, self.weights2) + self.bias2
        self.activation2 = self.sigmoid(self.z2)
        
        return self.activation2
    
    # 定义反向传播函数，计算权重和偏置的梯度并更新它们
    def backward(self, x, y, output):
        self.output_error = y - output
        self.output_delta = self.learning_rate * self.output_error * self.dsigmoid(output)
        
        self.hidden_error = self.output_delta.dot(self.weights2.T)
        self.hidden_delta = self.learning_rate * self.hidden_error * self.dsigmoid(self.activation1)
        
        self.weights1 += x.T.dot(self.hidden_delta)
        self.bias1 += np.sum(self.hidden_delta, axis=0)
        
        self.weights2 += self.activation1.T.dot(self.output_delta)
        self.bias2 += np.sum(self.output_delta, axis=0)
        
    # 定义训练函数，用于训练神经网络
    def train(self, x, y):
        output = self.forward(x)
        self.backward(x, y, output)
        
    # 定义预测函数，用于测试神经网络的性能
    def predict(self, x):
        output = self.forward(x)
        return output

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # 定义输入和输出数据
    input_data = np.array([[0,0,0,0],
                           [0,0,0,1],
                           [0,0,1,0],
                           [0,0,1,1],
                           [0,1,0,0],
                           [0,1,0,1],
                           [0,1,1,0],
                           [0,1,1,1],
                           [1,0,0,0],
                           [1,0,0,1]])
                           
    output_data = np.array([[0,1],
                            [1,0],
                            [1,0],
                            [1,0],
                            [1,0],
                            [1,0],
                            [0,1],
                            [0,1],
                            [0,1],
                            [0,1]])
                           
    # 创建神经网络
    bpn = BPNeuralNetwork(4, 3, 2)
    
    # 训练神经网络
    for i in range(10000):
        for j in range(len(input_data)):
            x = input_data[j]
            y = output_data[j]
            bpn.train(x, y)
            
    # 预测结果
    for k in range(len(input_data)):
        x = input_data[k]
        print(x, bpn.predict(x))  

注意，这只是一个示例代码，您需要根据自己的具体需求进行修改和调整。