🌟Python代码实现BP神经网络🌟

今天分享一个超实用的技术——用Python实现BP神经网络！😊 首先，BP（Back Propagation）神经网络是一种通过误差反向传播来调整权重的经典算法，非常适合解决分类和回归问题。它就像大脑的学习过程，一步步优化自己以更准确地完成任务。💪

实现BP神经网络需要几个关键步骤：构造网络结构、初始化权重、前馈计算输出、计算损失并反向传播误差，最后更新权重。听起来复杂？别担心！Python的强大库如NumPy可以帮助我们轻松搞定这一切。💻

以下是一个简单的示例代码片段：

```python

import numpy as np

激活函数

def sigmoid(x):

return 1 / (1 + np.exp(-x))

训练模型

def train(X, y, epochs=5000, lr=0.5):

初始化权重

W = np.random.rand(X.shape[1], 1)

for _ in range(epochs):

前馈

Z = np.dot(X, W)

A = sigmoid(Z)

计算误差

error = A - y

反向传播

dW = np.dot(X.T, error A (1 - A))

更新权重

W -= lr dW

return W

```

快来试试吧！用这段代码构建你自己的BP神经网络，探索机器学习的乐趣吧！🎉

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