使用numpy實現BP神經網絡（細節展示）

BP神經網絡 算法：後向傳播，使用後向傳播算法，學習分類或預測的神經網絡 輸入： .D: 由訓練元祖和其相關聯的目標值組成的數據集 Ｌ：學習率 輸出：訓練後的神經網絡 本文簡單以迴歸問題進行學習，故輸出層的激勵函數設置爲f(x)=x import numpy as np class BPNetwork(object): def __init__(self, input_nodes, hi

>>阅读原文<<