三层神经网络的BP算法python代码

三层神经网络的反向传播（Backpropagation，简称BP）算法是一种用于训练多层神经网络的常用优化方法。以下是使用Python和深度学习库Keras实现一个简单的三层神经网络及BP训练的基本步骤。假设我们有一个二分类问题：

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_shape))  # 输入层
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))  # 隐藏层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))  # 输出层（对于二分类）

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

# 假设X_train, y_train是训练数据和标签
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 反向传播过程通常由模型的fit()函数自动处理，不需要直接编写BP算法。

# 对于手动实施BP，你需要遍历每一层并计算梯度，然后更新权重。但这通常是库内部操作，不适合直接展示。

# 训练完成后，你可以查看历史记录(history)获取训练过程中的性能变化