BP神经网络PYthon代码实现

import numpy as np
import math 
‘‘‘
输入层矩阵
layer1out   a  x 1
      X1  X2  X3  X4   X5 ... Xa     T
1

隐藏层矩阵
layer2    b x a
     w1 w2 w3 w4 w5 ......wa
1
2
...
b

layer2tempout    b x 1     
      y1 y2 y3 y4 y5 ..... yb           T
1

layer2out  b x 1
       y1 y2 y3 y4 y5 ..... yb           T
1


输出层矩阵
layer3    c x  b 
       v1 v2 v3 v4 v5 ......vb
1
2
...
c

layer3tempout   c   x 1
      z1 z2 z3 z4 z5 .... zc            T
1

layer3out    c x 1
     z1  z2  z3  z4 z5 ....zc
1

目标值
target    c  x 1
     t1 t2 t3 t4 t5 tc         T
1
‘‘‘
def sigmoid（x）:
      return 1 / （1 + np.exp（-x））
    
def sigmoid_der（x）:
    return sigmoid（x）* （1- sigmoid（x））

#输入层，隐藏层，输出层，目标值 学习速度，迭代次数，收敛值
def Back_Propagation（ly1out ly2 ly3 targetalpha