bp神经网络部分实现代码
时间: 2023-10-19 09:05:47 浏览: 25
如下:
```python
import numpy as np
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
# 初始化权重和偏置的随机值
self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
self.b1 = np.random.randn(hidden_size)
self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
self.b2 = np.random.randn(output_size)
def sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def forward(self, X):
# 正向传播
Z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
A1 = self.sigmoid(Z1)
Z2 = np.dot(A1, self.W2) + self.b2
A2 = self.sigmoid(Z2)
return A2
# 创建神经网络对象
nn = NeuralNetwork(2, 3, 1)
# 创建输入数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
# 输出预测结果
print(nn.forward(X))
```
注意,上述代码只是神经网络的一部分实现,而非完整的实现,请根据自己的需要进行完善。