bp神经网络二分类python

要实现bp神经网络的二分类任务，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集，将数据集分为训练集和测试集。
2. 构建神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，可以使用Python中的numpy库来实现。
3. 初始化权重和偏置。
4. 前向传播，计算每个神经元的输出值。
5. 反向传播，计算每个神经元的误差，并更新权重和偏置。
6. 重复4-5步骤，直到达到预设的迭代次数或误差阈值。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 构建神经网络模型
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        # 初始化权重和偏置
        self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size))
        self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.b2 = np.zeros((1, self.output_size))
        
    # 前向传播
    def forward(self, X):
        self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a1 = sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        self.y_hat = sigmoid(self.z2)
        return self.y_hat
    
    # 反向传播
    def backward(self, X, y, y_hat, learning_rate):
        delta3 = (y_hat - y) * y_hat * (1 - y_hat)
        dW2 = np.dot(self.a1.T, delta3)
        db2 = np.sum(delta3, axis=0, keepdims=True)
        delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * self.a1 * (1 - self.a1)
        dW1 = np.dot(X.T, delta2)
        db1 = np.sum(delta2, axis=0)
        
        # 更新权重和偏置
        self.W2 -= learning_rate * dW2
        self.b2 -= learning_rate * db2
        self.W1 -= learning_rate * dW1
        self.b1 -= learning_rate * db1
        
    # 训练模型
    def train(self, X, y, num_epochs, learning_rate):
        for epoch in range(num_epochs):
            y_hat = self.forward(X)
            self.backward(X, y, y_hat, learning_rate)
            
    # 预测
    def predict(self, X):
        y_hat = self.forward(X)
        return np.round(y_hat)

# 准备数据集
X_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 构建神经网络模型
nn = NeuralNetwork(2, 4, 1)

# 训练模型
nn.train(X_train, y_train, num_epochs=10000, learning_rate=0.1)

# 预测
X_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [0]])
y_pred = nn.predict(X_test)
print(y_pred)