BP神经网络源码（Python实现）
简介
本仓库提供了一个用Python实现的BP神经网络源码，适用于分类和回归问题。该代码允许用户调整网络结构，并提供了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量梯度下降（Momentum）、RMSProp和Adam优化算法。
功能特点
- 灵活的网络结构：用户可以根据需求自定义神经网络的层数和每层的神经元数量。
- 多种优化算法：支持随机梯度下降（SGD）、动量梯度下降（Momentum）、RMSProp和Adam优化算法，用户可以根据具体问题选择合适的优化方法。
- 适用范围广：适用于分类和回归问题，能够处理不同类型的数据集。
- 易于使用：代码结构清晰，注释详细，方便用户理解和修改。
使用方法
- 克隆仓库：将本仓库克隆到本地。
- 配置环境：确保本地环境已安装Python及相关依赖库。
- 调整网络结构：根据需求修改代码中的网络结构参数。
- 选择优化算法：在代码中选择合适的优化算法。
- 运行代码：运行代码进行训练和预测。
示例
以下是一个简单的示例，展示了如何使用本代码进行分类任务：
# 导入必要的库
from bp_neural_network import BPNeuralNetwork
# 初始化神经网络
network = BPNeuralNetwork(input_size=784, hidden_size=128, output_size=10)
# 选择优化算法
network.set_optimizer('Adam')
# 训练网络
network.train(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 预测
predictions = network.predict(X_test)
依赖库
- Python 3.x
- NumPy
- Pandas（可选，用于数据处理）
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交Pull Request，共同完善本项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望本仓库的BP神经网络源码能够帮助到你，祝你使用愉快！