BP神經網絡基於Tensorflow的實現（代碼註釋詳細）

BP(back propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland爲首的科學家提出的概念，是一種按照偏差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是目前應用最普遍的神經網絡。python 在通常的BP神經網絡中，單個樣本有m個輸入和n個輸出，在輸入層和輸出層之間還有若干個隱藏層h，實際上 1989年時就已經有人證實了一個萬能逼近定理 ： git 在任何閉區間的連續函數

>>阅读原文<<