【源码】基于Python神经网络的BP拟合工具

项目简介

这是一个基于Python的简单神经网络拟合工具项目，借助反向传播（Backpropagation）算法训练神经网络来拟合各类函数。用户能通过简单配置与步骤，生成训练数据集、构建神经网络模型并查看训练结果。

项目的主要特性和功能

1. 生成训练数据集：可生成正弦波、余弦波和幂函数等标准数据集。
2. 神经网络构建：支持用户按需添加输入层、隐藏层和输出层，设置每层神经元数量。
3. 神经网络训练：利用反向传播算法优化神经网络的权重和偏置。
4. 结果展示：可视化神经网络输出，方便用户对比训练效果与原函数。
5. 文件输出：将神经网络的概要信息输出到文本文件。

安装使用步骤

前提条件

确保已安装Python环境，且安装所需的库：numpy和matplotlib。

安装步骤

1. 下载项目的源代码文件。
2. 在项目目录下，打开命令行终端。
3. 使用pip命令安装必要的库：pip install --user numpy matplotlib。
4. 运行主程序：在命令行中输入 python BP_main.py。

使用方法

1. 在BP_main.py中配置神经网络模型，包含层数、神经元数量和传递函数。
2. 生成训练数据集，可选择内置的数据生成函数或自定义输入。
3. 调用主函数执行神经网络训练和结果展示。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】