🎨用Python实现BP神经网络(附代码)✨
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2025-03-14 01:21:23
摘要 近年来，深度学习技术飞速发展，而BP（Back Propagation）神经网络作为经典的多层前馈神经网络之一，仍然是机器学习领域的基石。今天，我...
近年来，深度学习技术飞速发展，而BP（Back Propagation）神经网络作为经典的多层前馈神经网络之一，仍然是机器学习领域的基石。今天，我们就来一起动手实现一个简单的BP神经网络吧！🚀
首先，我们需要明确BP神经网络的基本原理：通过反向传播算法调整权重和偏置，使网络输出尽可能接近目标值。整个过程包括正向传播计算误差以及反向传播更新参数两个主要阶段。💡
接下来是实践部分！我们可以使用NumPy库快速搭建网络结构，并通过随机初始化权重和偏置开始训练。此外，为了验证模型效果，不妨尝试用经典的MNIST手写数字识别任务进行测试。💪
最后别忘了分享你的代码哦～与其他爱好者交流经验，共同进步。🌟
Python 神经网络 机器学习 深度学习
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