Python：客运量与货运量预测-BP神经网络

神经网络

基于Python实现BP神经网络，参考资料会放在最后。 BP神经网络误差向量推导过程用到了微分链式求导了解整个BP神经网络运行原理之后，就挺简单的像一般神经网络一样，BP神经网络先进行FP传导即正向传导，案例中只设置了一层隐含层，所以参数层有两层:w1,b1;w2,b2;W参数矩阵的行列：行为输出层的神经元个数，列是输入层的神经元个数。隐含层的结果：O1=sigmoid(a1)=sigmoid(w1.x.T+b1),隐含层使用了sigmoid激活函数输出结果：O2=a2=W2*O1+b2 ,最后一层没有用激活函数损失函数cost=1/2(O2-y)^2 ，括号里面为预测值减实际值得

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