BP神经网络基于Tensorflow的实现（代码注释详细）

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照偏差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最普遍的神经网络。python 在通常的BP神经网络中，单个样本有m个输入和n个输出，在输入层和输出层之间还有若干个隐藏层h，实际上 1989年时就已经有人证实了一个万能逼近定理 ： git 在任何闭区间的连续函数

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