使用numpy实现BP神经网络（细节展示）

BP神经网络 算法：后向传播，使用后向传播算法，学习分类或预测的神经网络 输入： .D: 由训练元祖和其相关联的目标值组成的数据集 Ｌ：学习率 输出：训练后的神经网络 本文简单以回归问题进行学习，故输出层的激励函数设置为f(x)=x import numpy as np class BPNetwork(object): def __init__(self, input_nodes, hi

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