Active functions & Optimizers （激活函数与优化器）

好的，下面是BP神经网络多元回归relu激活函数定义损失函数及优化器并预测代码的示例： 首先，我们需要导入所需的库和模块： ```python import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error ``` 然后，我们需要读取数据集并进行数据预处理： ```python # 读取数据集 data=pd.read_csv('data.csv') # 将数据集分为输入和输出 X=data.iloc[:, :-1].values y=data.iloc[:, -1].values # 将输出进行标准化处理 y=(y - np.mean(y)) / np.std(y) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 接下来，我们需要定义神经网络模型： ```python model=tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1) ]) ``` 在这里，我们定义了一个包含两个隐藏层的神经网络模型，每个隐藏层都使用ReLU激活函数。最后一层是一个单一的神经元，因为我们要进行多元回归。 接下来，我们需要定义损失函数和优化器： ```python # 定义损失函数 loss_fn=tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义优化器 optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) ``` 在这里，我们使用平均平方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行参数更新。 接下来，我们需要编译模型： ```python model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics=['mse']) ``` 最后，我们可以训练模型并进行预测： ```python # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test)) # 进行预测 y_pred=model.predict(X_test) # 计算均方误差 print('均方误差：', mean_squared_error(y_test, y_pred)) ``` 在这里，我们训练模型100个epochs，并使用测试集进行预测。最后，我们计算预测值和真实值之间的均方误差。 以上就是BP神经网络多元回归relu激活函数定义损失函数及优化器并预测代码的示例。