主要为大家详细介绍了BP神经网络原理，以及Python实现BP神经网络，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

深度学习（神经网络） —— BP神经网络原理推导及python实现摘要（一）BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为：2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法：（二）BP神经网络原理推导1、变量说明2、BP算法推导（三）BP神经网络python实现1、模型所需传参介绍2、模型具有的主要方法和属性3、python代码4、代码运行结果 摘要 本文首先介绍了BP神经网络求取学习信号的方法，其次对BP神经网络在原理上进行了推导，最后在python上进行编程实现，并将其封装，方便读者直接调用。 （

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