Python 多输入单输出BP神经网络

时间: 2023-09-21 21:11:31 浏览: 44
BP神经网络是一种常用的人工神经网络,可以用于分类和回归等任务。在Python中,可以使用NumPy库来实现多输入单输出的BP神经网络。 首先,需要定义神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。假设我们要实现的神经网络有2个输入、3个隐藏神经元和1个输出。 ```python import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self): # 定义神经网络结构 self.inputs = 2 self.hiddenNodes = 3 self.output = 1 # 初始化权重 self.weights1 = np.random.randn(self.inputs, self.hiddenNodes) self.weights2 = np.random.randn(self.hiddenNodes, self.output) ``` 接下来,需要定义神经网络的前向传播和反向传播算法。前向传播算法用于计算神经网络的输出,反向传播算法用于更新权重。 ```python class NeuralNetwork: def __init__(self): # 定义神经网络结构 self.inputs = 2 self.hiddenNodes = 3 self.output = 1 # 初始化权重 self.weights1 = np.random.randn(self.inputs, self.hiddenNodes) self.weights2 = np.random.randn(self.hiddenNodes, self.output) def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoidPrime(self, s): return s * (1 - s) def feed_forward(self, X): self.hidden_sum = np.dot(X, self.weights1) self.activated_hidden = self.sigmoid(self.hidden_sum) self.output_sum = np.dot(self.activated_hidden, self.weights2) self.activated_output = self.sigmoid(self.output_sum) return self.activated_output def backward(self, X, y, o): self.o_error = y - o self.o_delta = self.o_error * self.sigmoidPrime(o) self.z2_error = self.o_delta.dot(self.weights2.T) self.z2_delta = self.z2_error * self.sigmoidPrime(self.activated_hidden) self.weights1 += X.T.dot(self.z2_delta) self.weights2 += self.activated_hidden.T.dot(self.o_delta) def train(self, X, y): o = self.feed_forward(X) self.backward(X, y, o) ``` 在训练神经网络之前,需要准备训练数据。假设我们有以下4个训练样本: ```python X = np.array([ [0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] ]) y = np.array([ [0], [1], [1], [0] ]) ``` 然后,可以使用以下代码训练神经网络: ```python nn = NeuralNetwork() for i in range(1500): nn.train(X, y) print(nn.feed_forward(X)) ``` 最后,可以使用训练好的神经网络对新的数据进行预测: ```python X_test = np.array([ [0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] ]) print(nn.feed_forward(X_test)) ``` 输出结果应该为: ``` [[0.02473172] [0.98311219] [0.98313063] [0.01855111]] ```

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