BP神经网络 python代码

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- 反向传播（BP）神经网络是一种多层前馈神经网络，通常包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层可以有多层。
5 J0 f, D9 a4 @0 a9 f! _- BP神经网络通过前向传播计算输出，再通过反向传播算法不断调整权重参数来最小化损失函数，从而学习数据之间的复杂非线性关系。
- 反向传播算法主要包括两个步骤：前向传播计算输出结果和损失，反向传播根据损失更新权重参数。
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$ G! R( X( V# a9 q- BP神经网络广泛应用于模式识别、分类、回归等各种任务，能够处理复杂的非线性关系。
5 `5 B& p# x8 O% H8 @6 }# V- _- 可通过调节网络结构、激活函数、学习率等参数来适应不同的问题领域和数据特点。
/ U2 f. W; p. C8 c4 c4 {- 在深度学习中，BP神经网络作为基础模型，通过堆叠多层隐藏层提高学习能力，实现更复杂的任务。

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