修改BP神经网络实现回归预测模型

"这篇文章主要介绍了如何使用Python实现一个BP（Backpropagation）神经网络回归预测模型，该模型被特别设计用于室内定位。作者Huangyuliang通过调整一个原本用于分类的BP神经网络，将其转化为适合回归任务的模型。关键改动在于去除了输出层的非线性Sigmoid激活函数，代之以线性函数f(x) = x，以适应回归模型可能具有的较宽输出范围。" 在BP神经网络中，通常采用非线性激活函数如Sigmoid或ReLU来引入非线性特性，帮助网络学习复杂的输入-输出映射关系。然而，对于回归问题，我们期望网络的输出能够覆盖所有实数域，而不是局限于某个特定区间，例如Sigmoid函数的(0, 1)区间。因此，作者将Sigmoid函数替换为线性函数f(x) = x，使得输出可以直接反映出输入的线性关系，适用于预测连续值。 文章中提及的代码展示了实现这一模型的基本框架。`CrossEntropyCost`类定义了交叉熵损失函数，通常用于分类任务，但在这里可能作为临时替代品，因为回归问题通常使用均方误差（MSE）或类似的连续损失函数。`Network`类是核心网络结构，包含了权重和偏置的初始化方法，以及前向传播和反向传播的逻辑。 初始化权重时，作者使用了两种方法：`default_weight_initializer`使用随机初始化，权重规模基于输入和输出节点数的平方根，这是为了避免梯度消失；`large_weight_initializer`则使用更大范围的随机值，可能会导致模型更快地学习，但也可能增加训练的不稳定性。 整个模型的训练过程将涉及前向传播计算输出，然后通过反向传播计算误差并更新权重。在训练过程中，需要选择适当的优化器（如梯度下降或其变种），设定学习率，并根据数据集进行多次迭代，逐步优化模型性能。 这个模型的实现虽然简略，但它展示了如何调整已有的神经网络结构以适应回归任务，并提供了Python代码基础，可以进一步扩展和优化，比如添加正则化防止过拟合，使用更高效的优化算法，或者调整网络结构以提高预测精度。对于初学者来说，这是一个很好的起点，理解神经网络的基本原理，并动手实践如何应用到具体问题上。