bp神经网络多输出python

以下是一个使用Python实现多输出BP神经网络的示例代码：

import numpy as np

class BPNeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.bias1 = np.random.randn(self.hidden_size)
        self.bias2 = np.random.randn(self.output_size)
    
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    def sigmoid_prime(self, x):
        return self.sigmoid(x) * (1 - self.sigmoid(x))
    
    def forward(self, x):
        self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1
        self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2
        self.a2 = self.sigmoid(self.z2)
        return self.a2
    
    def backward(self, x, y, learning_rate):
        delta2 = (self.a2 - y) * self.sigmoid_prime(self.z2)
        d_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
        d_bias2 = np.sum(delta2, axis=0)
        delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.sigmoid_prime(self.z1)
        d_weights1 = np.dot(x.T, delta1)
        d_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)
        self.weights1 -= learning_rate * d_weights1
        self.bias1 -= learning_rate * d_bias1
        self.weights2 -= learning_rate * d_weights2
        self.bias2 -= learning_rate * d_bias2
    
    def train(self, X, Y, learning_rate, epochs):
        for i in range(epochs):
            for j in range(len(X)):
                x = X[j]
                y = Y[j]
                output = self.forward(x)
                self.backward(x, y, learning_rate)
    
    def predict(self, X):
        predictions = []
        for x in X:
            output = self.forward(x)
            predictions.append(output)
        return predictions

在这个代码中，我们定义了一个名为`BPNeuralNetwork`的类来实现BP神经网络。这个类有三个参数：输入层大小，隐藏层大小和输出层大小。在初始化函数中，我们随机初始化了权重和偏差。然后，我们定义了一个`sigmoid`函数和一个`sigmoid_prime`函数来计算Sigmoid函数及其导数。

在前向传播中，我们首先计算了第一层的输出（即隐藏层），然后计算了第二层的输出（即输出层）。在反向传播中，我们首先计算了输出误差，然后使用误差和导数计算权重和偏差的梯度。最后，我们使用梯度下降法更新权重和偏差。

在训练过程中，我们使用了一个嵌套循环。外部循环迭代了指定的次数，内部循环迭代了数据集中的所有数据。对于每个数据点，我们计算了前向传播的输出，并使用反向传播更新了权重和偏差。

在预测过程中，我们使用前向传播计算输出并返回预测值的列表。

要使用此类来训练和测试多输出BP神经网络，请按照以下步骤：

1. 定义训练数据和标签。数据应该是一个二维数组，其中每一行表示一个数据点，每一列表示一个特征。标签应该是一个二维数组，其中每一行表示一个标签点，每一列表示一个输出。

2. 实例化`BPNeuralNetwork`类，设置输入大小、隐藏大小和输出大小。

3. 调用`train`方法来训练神经网络。传递训练数据、标签、学习率和迭代次数作为参数。

4. 调用`predict`方法来测试神经网络。传递测试数据作为参数，它将返回神经网络的预测输出。