文件名称:
BP神经网络原理及Python实现代码
开发工具:
文件大小: 101kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：本文主要讲如何不依赖TenserFlow等高级API实现一个简单的神经网络来做分类，所有的代码都在下面；在构造的数据（通过程序构造）上做了验证，经过1个小时的训练分类的准确率可以达到97%。
完整的结构化代码见于：链接地址
先来说说原理
网络构造
上面是一个简单的三层网络；输入层包含节点X1 , X2；隐层包含H1，H2；输出层包含O1。
输入节点的数量要等于输入数据的变量数目。
隐层节点的数量通过经验来确定。
如果只是做分类，输出层一般一个节点就够了。
从输入到输出的过程
1.输入节点的输出等于输入，X1节点输入x1时，输出还是x1.
2. 隐层和输出层的输入I为上层输出的加权求和再加偏置
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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