pythonbp神经网络代码

时间: 2023-10-19 20:09:20 浏览: 42
好的,以下是一个简单的 Python BP 神经网络代码示例: ```python import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, layers): self.weights = [] for i in range(1, len(layers)): w = np.random.randn(layers[i-1], layers[i]) self.weights.append(w) def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(self, x): return x * (1 - x) def feed_forward(self, X): a = X for w in self.weights: z = np.dot(a, w) a = self.sigmoid(z) return a def backpropagation(self, X, y, learning_rate): a = X activations = [a] zs = [] for w in self.weights: z = np.dot(a, w) zs.append(z) a = self.sigmoid(z) activations.append(a) delta = (activations[-1] - y) * self.sigmoid_derivative(activations[-1]) for i in range(len(self.weights)-1, -1, -1): dw = np.dot(activations[i].T, delta) delta = np.dot(delta, self.weights[i].T) * self.sigmoid_derivative(activations[i]) self.weights[i] -= learning_rate * dw def train(self, X, y, learning_rate=0.1, epochs=1000): for i in range(epochs): self.backpropagation(X, y, learning_rate) def predict(self, X): return self.feed_forward(X) # 示例用法 X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = NeuralNetwork([2, 4, 1]) nn.train(X, y) print(nn.predict(X)) ``` 该代码实现了一个简单的 BP 神经网络,包括前向传播、反向传播和训练等功能。其中,`NeuralNetwork` 类的构造函数接受一个列表 `layers`,表示神经网络的层数和每层的神经元个数;`sigmoid` 和 `sigmoid_derivative` 方法分别实现了 sigmoid 函数和其导数;`feed_forward` 方法实现了前向传播;`backpropagation` 方法实现了反向传播;`train` 方法用于训练神经网络;`predict` 方法用于预测输出。

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