bp神经网络python代码keras

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，用于解决分类和回归问题。在Python中，可以使用Keras库来实现BP神经网络。下面是一个简单的BP神经网络的Python代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=100, activation='sigmoid', input_dim=784))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, validation_data=(X_val, y_val))

其中，X_train和y_train是训练数据集，X_val和y_val是验证数据集。在训练模型之前，需要先编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标。在上面的代码中，使用的是交叉熵损失函数、随机梯度下降优化器和准确率评估指标。