BP神经网络输出层是两个定性变量的R代码

如果输出层有两个定性变量，可以采用softmax回归方法进行分类。以下是用R语言实现的BP神经网络输出层的代码：

# 导入神经网络库
library(neuralnet)

# 构建训练数据
train_data <- data.frame(input1 = c(0, 0, 1, 1), 
                          input2 = c(0, 1, 0, 1), 
                          output1 = c(1, 0, 0, 1), 
                          output2 = c(0, 1, 1, 0))

# 构建神经网络模型
model <- neuralnet(output1 + output2 ~ input1 + input2, 
                   data = train_data, 
                   hidden = 2, 
                   threshold = 0.01)

# 对测试数据进行预测
test_data <- data.frame(input1 = c(0, 1), 
                         input2 = c(1, 0))
predict(model, test_data)

这里假设输出层有两个定性变量，用output1和output2表示。训练数据由4个样本组成，每个样本有两个输入变量（input1和input2）和两个输出变量（output1和output2）。hidden参数指定神经网络隐藏层的节点数，threshold参数指定误差的收敛阈值。最后，我们对测试数据进行预测并输出结果。