公司新闻
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。
